gsplat— 一个从 nerfstudio 中分支出来的 CUDA 加速高斯光栅化库。它可以作为可区分的 splatting 模块用于独立的基于 torch 的项目。 参考文献: Kerbl, B., Kopanas, G., Leimkühler, T., & Drettakis, G. (2023).3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering.SIGGRAPH 2023. Mildenh...
1906 -- 1:46 App 3d gaussian splatting 建模+无人机航拍湿地公园 2620 1 1:06 App 97%!FlyNeRF:基于无人机的NeRF实现超高质量3D重建! 4642 -- 2:30 App VastGaussian:首个基于3D Gaussian Splatting的大场景高质量重建和实时渲染方法 5597 -- 1:18:50 App [3DGS] 作者Bernhard Kerbl讲讲3DGS的历...
我觉得你的思考都很准确,本质上就是mvs和nerf的区别(mvsnet还是在mvs框架下),从宏观来看mvs是完全可泛化的算法,这是因为它基于特征匹配;而nerf主要是通过过拟合一个场景的全部视角图片。 关于问题: ● NeRF的变种NeuS系列可以重建出非常不错的mesh,改进算法的效果也让我很惊艳,对于小场景比如DTU这种NeuS的强过拟合...
NeRF-LiDAR将图像和点云模态整合到激光雷达合成中，而诸如LiDAR-NeRF和NFL之类的仅激光雷达的方法探索了...
3D高斯泼溅（Gaussian Splatting）是一种实时辐射场渲染的光栅化技术，独特地融合了可微分管道和基于点的...
Gaussian-Splatting可以说是在性能和效率上得到了完美平衡的算法了! 01-polycam免费体验地址:https://poly.cam/gaussian-splatting 02-Github地址:https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 如果对视频有任何疑问或者想要交流的,欢迎大家评论区下方留言~~~ 展开更多...
首先,让我们了解一下NeRF的局限性。NeRF基于体素渲染的方法,需要密集采样以获取高质量的重建效果,这导致了计算量大、内存占用高等问题。而3D Gaussian Splatting则采用了一种全新的思路,它不再依赖于密集采样,而是通过将场景中的点云转换为高斯分布,实现了高效且高质量的三维场景重建。 那么,3D Gaussian Splatting是...
3D GS（Gaussian Splatting）与 NERF 3D GS 目的在于场景重建，目标是给定场景几个视角的图片，生成任意一个视角的图片，与NERF目的相同。NERF输入点位置和观察角度，通过MLP输出颜色与占据概率，然而训练和渲染速度较慢，一个640*480图片需要MLP处理128次，推理约需四千万次。尽管有后续论文优化速度，仍...
三维高斯辐射场(Gaussian Splatting)是可以很逼真的重建现实世界场景的三维模型,视频使用了3D Gaussians插件将数据带到了UE5引擎中. 3万 20 16:00 App 三维重建哪家强?倾斜摄影,nerf,3d gaussian splatting重建效果大对比! 1.8万 31 43:58 App 论文分享-3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Ren...
该插件基于今年8月图形学顶级会议SIGGRAPH 2023最佳论文提出的基于3D高斯抛雪球法的实时辐射场渲染算法(3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering,下称3D-GS)研发而成。 3D-GS被普遍认为是三维重建领域的“爆炸性”新技术,是多种创新集大成者,克服了此前大热的NeRF(神经辐射场)算法和传统三维...