为了克服这些挑战,论文提出了一种名为Segment Any 3D Gaussians (SAGA) 的新型交互式3D分割方法。SAGA通过将2D分割基础模型与3D Gaussian Splatting (3DGS) 结合,有效地将多粒度的2D分割结果嵌入到3D高斯点特征中,并通过精心设计的对比训练实现这一过程。这种方法旨在在保持分割质量的同时,显著提高分割速度,实现毫秒...
华科、华为等发布!任意4D高斯分割 在XR / VR中,对真实世界的建模、理解和重建是至关重要的。最近,3D高斯泼溅( 3D-GS )方法在建模和理解3D场景方面取得了显著的成功。类似地,各种4D表示也展示了捕捉4D世界动态的能力。然而,目 - 计算机视觉life于20240719发布在抖音,已
The installation of SAGA is similar to3D Gaussian Splatting. git clone git@github.com:Jumpat/SegAnyGAussians.git or git clone https://github.com/Jumpat/SegAnyGAussians.git Then install the dependencies: conda env create --file environment.yml conda activate gaussian_splatting ...