这篇文章提出了一种名为COLMAP-Free3D Gaussian Splatting(CF-3DGS)的新方法,用于从图像序列中进行相机姿态估计和新视角合成。这种方法的核心在于它不依赖于预先计算的相机姿态,而是利用3D高斯点云的显式表示和输入视频流的连续性,实现了无需任何结构从运动(SfM)预处理的新视角合成。文章提出的方法能够顺序处理输入...
使用COLMAP算法估计并评估所有训练样本的相机姿态。 通过使用局部3D高斯点云生成(3DGS)方法,推断第一帧和任意帧之间的相对姿态。 使用全局3DGS方法,根据估计的相对姿态和两个观察到的帧作为输入,更新3D高斯点云集合,以完成逐步增长的全局3DGS。 评估新视角合成质量和相机姿态估计准确性。 CO3D-V2数据集实验方法 在C...
论文标题:COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting 论文作者:Yang Fu, Sifei Liu, Amey Kulkarni, Jan Kautz, Alexei A. Efros, Xiaolong Wang 导读:本文介绍了一种新的神经渲染方法,用于在不需要预先计算相机参数的条件下进行场景重建和新视角合成。该方法基于最近提出的3D高斯投影技术,利用了其显式的点云表示和输入视...
论文标题:COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting 论文作者:Yang Fu,Sifei Liu,Amey Kulkarni,Jan Kautz,Alexei A. Efros,Xiaolong Wang 编译:Deep蓝同学 审核:Los 导读: 本文介绍了一种新的神经渲染方法,用于在不需要预先计算相机参数的条件下进行场景重建和新视角合成。该方法基于...
神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)和三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting, 3DGS)等方法的引入,基于密集多视图影像,在渲染质量和效率方面取得了显著进步。然而,这些方法在实际应用场景中,尤其是场景无法被密集覆盖的情况下,仍然面临问题。 给定稀疏图像时,在NVS中过度拟合光度目标到错误几何体是一个常见问题。
神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)和三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting, 3DGS)等方法的引入,基于密集多视图影像,在渲染质量和效率方面取得了显著进步。然而,这些方法在实际应用场景中,尤其是场景无法被密集覆盖的情况下,仍然面临问题。 给定稀疏图像时,在NVS中过度拟合光度目标到错误几何体是一个常见问题。
transforms.json /images Or something else? Collaborator grgkopanascommentedJul 10, 2023via email You can download them here:https://www.matthewtancik.com/nerfalso the code for loading such files is here:https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting/blob/main/scene/dataset_readers.py#L...
4D-Rotor Gaussian Splatting: Towards Efficient Novel View Synthesis for Dynamic Scenes 2024, Proceedings - SIGGRAPH 2024 Conference Papers Unsupervised Semantic Correspondence Using Stable Diffusion 2023, Advances in Neural Information Processing Systems ...
神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)和三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting, 3DGS)等方法的引入,基于密集多视图影像,在渲染质量和效率方面取得了显著进步。然而,这些方法在实际应用场景中,尤其是场景无法被密集覆盖的情况下,仍然面临问题。 给定稀疏图像时,在NVS中过度拟合光度目标到错误几何体是一个常见问题。
近三年,三维重建出现了各式各样的发展:nerf、gaussian splatting等,这些技术的出现无疑是对传统3D视觉的巨大冲击,但目前来看,大多数nerf和gaussian splatting 的输入还都是sfm的结果,根据开源的结果来看准确的说应该是使用colmap的结果作为输入,当然也有一些工作是without colmap的(目前并不多)。显而易见,传统的mvs的...