二、3DGS的实现细节 之前的部分我们已经明白了3DGS如何把在场景中的高斯通过一种近似的仿射变换投影到投影空间,并通过Splatting Algorithms把变换后的高斯渲染到平面上,最后通过EWA滤波将结果采样到屏幕上。 这个部分将要介绍3DGS是如何初始化场景中的高斯并且通过反向传播学习每个高斯的参数的。除此之外,这个算法的核心...
Gaussian Splatting 我们的SLAM表示是3DGS,用一组各向异性高斯建模场景。每个高斯都包含光学特性:颜色和不透明度。对于连续三维表示,在世界坐标中定义的均值和协方差表示高斯的位置及其椭球形状。为了简单和快速,在我们的工作中,我们省略了表示与视图相关的辐射的球面谐波。由于3DGS使用体积渲染,因此不需要显式提取曲面。...
3D Gaussian Splatting(3DGS)是用于实时辐射场渲染的 3D 高斯分布描述的一种光栅化技术,具有高质量和实时渲染的能力。如果说NeRF等辐射场方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态,那么3D高斯则是在NeRF的基础上,做到了在保持有竞争力的训练时间的同时实现最先进的视觉质量。 不仅如此,我们都知道...
3D Gaussian Splatting最为学术和工程前景兼具的技术,发展非常快,即将迎来大爆发!在新技术领域,先来的吃肉,后来的喝汤,因此我们开启了“先锋计划”,爆肝备课,针对3D Gaussian Splatting SLAM 目前大佬发表的论文,以及目前唯一开源的代码SplaTAM,全网首发,全网独家最早最新的《基于3D Gaussian Splatting SLAM:理论与源码...
(https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting)其实3D Gaussian Splatting和MVS,SFM,Nerf这类比较类似,但是我们发现辐射场一类场景表示方法已经在新视角渲染任务上得到了革命性的进展,但是在高分辨率图片上由于需要使用神经网络,导致训练和渲染都需要十...
不过难得的是，相比nerf，3d gaussian splatting对于渲染界的人来说，那可是太友好了，基本就是一个点云Plus，结合一下3D高斯分布。渲染起来基本就是一堆billboard，确实没有入门难度。网上一搜竟然有这么多开源的代码，那么作为一个讲究效率的技术负责人来说，那必然是没有自己研究的必要了，直接拿来就用吧。那么...
Gaussian Splatting 表示 类似NeRF,GS 的 color 是 view-denpendence 的,和观察的视角有关。也就是一个视角到 Color 的函数映射。NeRF 使用神经网络表示该函数;GS 是 pure explict 结构,采用球谐函数表示。 preprocess TODO Optimize (Python Part) 相关定义主要在train.py ...
开发了一种快速的可见性感知渲染算法,支持各向异性 splatting,既加速训练,又允许实时渲染。 3D Gaussian Splatting相关概念 高斯泼溅由以下参数描述: 位置:它所在的位置 (XYZ) 协方差:如何拉伸/缩放(Σ:3x3 半正定矩阵) 颜色:它是什么颜色(RGB) Alpha:透明度如何 (α) ...
gaussian-splatting学习2——初步使用 下载源码:git clone --recurse-submodules https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting.git 利用conda创建虚拟环境: conda create -n gs python=3.8 切换虚拟环境: conda activate gs 在gs环境下安装:
三维Gaussian splatting(3DGS)是近年来在显式辐射场和计算机图形学领域出现的一种变革性技术。这种创新方法的特点是使用了数百万个3D高斯,这与神经辐射场(NeRF)方法有很大的不同,后者主要使用隐式的基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3D GS凭借其明确的场景表示和可微分的渲染算法,不仅保证了实时渲染能力,而且...