在这项工作中,我们将基于点的表示(例如 3D Gaussian Splatting、3D-GS)的优势与端到端密集立体模型(DUSt3R)相结合,以解决无约束设置下 NVS 中复杂但尚未解决的问题,这 包括无姿势和稀疏视图挑战。 我们的框架 InstantSplat 将密集立体先验与 3D-GS 相结合,在不到 1 分钟的时间内从稀疏视图和无姿势图像构建大...
论文链接:arxiv.org/abs/2401.0133 目前3DGS在自动驾驶领域已经有了不少应用的工作,street gaussians是其中比较有影响力的工作,我们实现了一个基于nerfstudio的street gaussians版本并进行了开源,欢迎大家使用并在此基础上进一步开发更多有创意的工作,同时也多多citation street gaussians:) ...
roboticscomputer-graphics3d3d-reconstructionisaac-simomniverseomniverse-kit-extensionnerfstudiogaussian-splatting3d-gaussian-splatting3dgs UpdatedMar 12, 2025 Python JADGardner/ns_reni Star13 Code Issues Pull requests Nerfstudio Implementation of RENI++: A Rotation-Equivariant, Scale-Invariant, Natural Illu...
`ns-export-nerfsh --load-config CONFIG_LOCATION --output-dir exports/nerfgs/ --num-points 2000000 --remove-outliers True --normal-method open3d --use_bounding_box False` ### Visualize converted Gaussian splats Replace `DATA_PATH` with the data directory location. You also need to add `...
几何精度降维打击3DGS! 2246 19 11:38:31 App 强推!【时间序列预测三大算法】这可能是目前为止B站最通俗易懂的时间序列预测算法教程!(LSTM\Informer\Transformer\卡尔曼滤波) 543 2 4:05 App 深度学习方向怎么快速提高coding能力? 1.7万 3 1:06 App CVPR 2024盛况空前!上海科技大学夺得最佳学生论文奖,惊艳全场...
Update documentation for 3DGS by @cvachha inhttps://github.com/nerfstudio-project/nerfstudio/pull/2780 Speed up mask sampling with rejection sampling by @anc2001 inhttps://github.com/nerfstudio-project/nerfstudio/pull/2585 Migrate to python functions for gsplat by @kerrj inhttps://github.com...
与受训练和渲染速度缓慢阻碍的流行的基于 NeRF 的方法相比,我们的方法利用了基于点的 3D 高斯分布 (3DGS) 的最新进展。 具体来说,提出了一种新颖的双域变形模型(DDDM)来显式建模每个高斯点的属性变形,其中每个属性的时间相关残差通过时域中的多项式拟合来捕获,并通过时域中的傅里叶级数拟合来捕获 频域。 所提出...
Abs grad for gaussian splitting criterion. See "AbsGS: Recovering Fine Details for 3D Gaussian Splatting" "EfficientGS: Streamlining Gaussian Splatting for Large-Scale High-Resolution Scene Repres...
() - global_tic, "num_GS": len(self.splats["means3d"]), } print("Step: ", step, stats) with open(f"{self.stats_dir}/train_step{step:04d}.json", "w") as f: json.dump(stats, f) torch.save( { "step": step, "splats": self.splats.state_dict(), }, f"{self.ckpt_dir...
在这项工作中,我们引入了人类高斯分布 (HUGS),它使用 3D 高斯分布 (3DGS) 来表示可动画的人体和场景。 我们的方法只需要一个具有少量(50-100)帧的单眼视频,它就能在 30 分钟内自动学习将静态场景和完全可动画化的人类头像分开。 我们利用 SMPL 身体模型来初始化人类高斯模型。 为了捕捉 SMPL 未建模的细节(例...