(1)数据准备 假设我拍摄的是一段人脸的视频(face.mp4),首先我们需要构建一些文件目录:data → face → face.mp4, data → face → input; 我们进入到face目录下: ffmpeg -i face.mp4 -qscale:v 1 -qmin 1 -vf fps=10 %04d.jpg
高斯(Gaussian)软件的安装方法 相对于其他的计算软件,高斯软件的安装应该算是最简单了。 首先下载到高斯的软件包,然后解压,最后配置环境变量就可以使用了。 高斯分为 03版本和09版本,每个版本还有小版本号,例如;A01,B01,C01,D01,E01等等 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial 函数: ...
SLAM,即同时定位与地图构建技术,SLAM可以让机器人、无人机和其他自动化系统能够在未知环境中同时进行自我定位和环境映射。 原文链接:基于NeRF/Gaussian三维重建的全新SLAM算法 为什么是NeRF-Based SLAM? 传统CG将输入图像重新投影再融合到新的视图摄像机中,利用几何结构来进行重投影。在很多情况下,传统CG方法重建地图都...
基于3D高斯渲染技术的高速稠密建图:SplaTAM #SLAM #三维重建 #NeRF #人工智能 - 深蓝学院于20231221发布在抖音,已经收获了7.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
SLAM 相机位姿估计 虚拟人体 Multi-view Video Synthesis Monocular Video Synthesis Human Head Animation Generalizable Methods 讨论和未来工作 参考 推荐阅读 NeRF成为过去?三维重建迈向3D GS新时代!(复旦大学最新综述) 写在前面&笔者的个人理解 3D Gaussian Splatting(3D-GS)已成为计算机图形学领域的一个重大进步,它...
SLAM和NeRF的区别在于SLAM和SFM这种方法一样是可以重建出点云，并且相比SFM来说，SLAM一般事先知道摄像机...
为什么是Gaussian-Based SLAM? 基于NeRF的SLAM算法采用全局地图和图像重建损失函数,通过可微分渲染捕获稠密的光度信息,具有高保真度。但是用Implicit Neural Representation(隐式神经表达)对场景建模导致了许多问题: query过程(可以理解为射线渲染)需要大量的采样,渲染方法成本很高 ...
基于NeRF的SLAM算法采用全局地图和图像重建损失函数，通过可微分渲染捕获稠密的光度信息，具有高保真度。但是...
为什么是Gaussian-Based SLAM？基于NeRF的SLAM算法采用全局地图和图像重建损失函数，通过可微分渲染捕获稠密...
为什么是Gaussian-Based SLAM? 基于NeRF的SLAM算法采用全局地图和图像重建损失函数,通过可微分渲染捕获稠密的光度信息,具有高保真度。但是用Implicit Neural Representation(隐式神经表达)对场景建模导致了许多问题: query过程(可以理解为射线渲染)需要大量的采样,渲染方法成本很高 ...