这篇论文介绍了一种名为Scaffold-GS的新型神经渲染方法,它通过结构化的3D高斯函数来实现适应视角变化的渲染。该方法在保持与3D-GS相当的渲染质量和速度的同时,使用更紧凑的模型,提高了在大型户外场景和复杂室内环境中的鲁棒性,尤其是在透明度、光泽度、反射、无纹理区域和小尺度细节方面的挑战性观察视图。 相关工作 文章回
结果分析:Scaffold-GS在保持与原始3D-GS相似的渲染速度的同时,显著减少了存储需求,并在具有挑战性的场景中展现出更好的视觉质量和鲁棒性。 结论与未来工作 Scaffold-GS通过其结构化的3D高斯和视图自适应属性预测,为3D场景渲染领域提供了一种高效的解决方案。论文还讨论了该方法的局限性,并对未来可能的改进方向进行了...
[CVPR 2024 Highlight] Scaffold-GS: Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering - city-super/Scaffold-GS
3.2 基于锚点的分层3D高斯场景表示(Scaffold-GS) 3.2.1 锚点初始化 3.2.2 神经高斯构建 3.3 锚点的增强与优化 3.4 损失函数构建 4.2. Results Analysis 5. 结论 7. 实现细节 Scaffold-GS作为一个兼顾隐式和显式表达,一定程度上还弥补了3DGS的几何属性较差的缺点,还是很有参考价值的,部分翻译如下, 供各位参考...
HAC++:实现3DGS的100倍压缩 | 3D Gaussian Splatting (3DGS) 已成为一种有前途的新型视图合成框架,具有高保真度的快速渲染速度。然而,大量的高斯及其相关属性需要高效的压缩技术。然而,高斯点云(或我们论文中的锚点)的稀疏和无序性质给压缩带来了挑战。为了实现紧凑的尺寸,我们提出了 HAC++,它利用无组织锚点和结构...