L1损失,加SSIM损失,加体积正则化损失: 体积正则化损失就是所有高斯的尺度向量3元素的乘积(可以近似理解为高斯的体积)的求和(所有高斯的体积和),该正则项会让学习出来的高斯尽量小、不去互相重叠。 三、实验 数据集:共27个场景,包括跟3DGS一样的13个场景:Mip-Nerf360(9个)、Tanks&Temples(2个)、DeepBlending(...
视锥中的每个 voxel 都这样生成高斯球,就得到整个视锥中的高斯球了。 最后,参考 3dgs 的自适应增长过程,Scaffold-GS 也有一个 voxel 的自适应增长过程。思路是,如果一个 voxel 生成高斯球生成到 voxel 外部了,而且这个高斯球的梯度很大,那么就在这个高斯球所在空间生成一个 voxel. Scaffold-GS 的 loss 一共两...
这篇文章介绍了神经渲染方法在提高三维场景渲染逼真度和速度方面取得的重大进展。最近的三维高斯光斑方法结合了基于基元的表示和体积表示的优点,实现了最先进的渲染质量和速度。然而,现有方法通常导致高度冗余的高斯函数,忽视了场景几何,使得模型对视角变化、无纹理区域和光照效果不够稳健。为此,引入了Scaffold-GS方法,使用...
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...
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在计算机视觉领域,尤其是3D场景渲染方面,实现高质量的视觉效果与实时渲染性能的平衡一直是一个挑战。尽管最近的方法如3D Gaussian Splatting(3D-GS)在渲染质量和速度上取得了显著进展,但它们在处理大规模场景和复杂光照条件下的冗余性和鲁棒性不足。 研究贡献 ...
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我们引入了 Scaffold-GS,它使用锚点来分布局部3D 高斯,并根据视锥体内的观察方向和距离动态预测它们的属性。 锚点生长和修剪策略是基于神经高斯模型对于可靠地提高场景覆盖范围的重要性而开发的。 我们表明,我们的方法有效地减少了冗余高斯,同时提供高质量的渲染。 我们还展示了一种增强的能力,可以适应具有不同细节...
从实战的角度上,的确Scaffold-GS又快又好,在真实世界场景的重建效果非常棒,于是我联系了Scaffold-GS的一作,目前上海AI实验室的鲁涛博士,来给大家讲讲这个今年CVPR的highlight工作。自上一次黄博给大家讲SC-GS过去有一些时间了,也实在是忙不开,组织间隔时间长了点,但有幸的是,两个工作都各自在自己通用的场景里是...
神经渲染方法在各种学术和工业应用中显着提高了照片级真实感 3D 场景渲染的性能。 最近的 3D 高斯喷射方法结合了基于图元的表示和体积表示的优点,实现了最先进的渲染质量和速度。 然而,它通常会导致严重冗余的高斯模型,试图适应每个训练视图,而忽略了底层的场景几何形状。 因此,生成的模型对于显着的视图变化、无纹理...