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GaussianShader

创新3D高斯溅射技术提升反射表面渲染效果

GaussianShader是一种新型3D渲染方法,通过在3D高斯上应用简化着色函数,提高了反射表面场景的神经渲染质量。这种方法保持实时渲染速度,同时实现不同光照环境下的高保真自由视角渲染。通过结合传统属性和新的着色属性,GaussianShader能够准确捕捉视角依赖的外观,为反射和漫反射表面重建提供高质量的材质和光照效果。

Gaussian-Splatting-Monitor - Gaussian Splatting的高级监控与分析工具
3D渲染Gaussian SplattingGithub可视化实时渲染开源项目辐射场
Gaussian-Splatting-Monitor是3D Gaussian Splatting项目的扩展工具,专为研究人员设计。它新增了Alpha、深度、法线、曲率和边缘等可微分输出,并集成了可扩展查看器和实时指标显示功能。这些特性使研究人员能够深入分析Gaussian Splatting模型的体积特性,开发新的损失函数,并实时监控训练过程。该工具旨在推动高保真辐射场渲染领域的创新研究,为相关项目提供强大的分析和可视化支持。
2D-Gaussian-Splatting - 高斯分布技术在2D图像处理中的创新应用
2D图像处理Gaussian SplattingGithub图像重构开源项目计算机图形学
2D-Gaussian-Splatting项目探索了高斯分布技术在2D图像处理中的应用。通过将图像转换为高斯分布点云,该方法实现了独特的视觉效果。项目提供Colab notebook,方便用户体验这种新颖的图像处理技术。尽管其实际应用领域尚待探索,但该项目为图像处理和计算机图形学带来了新的研究方向。
Gaussian-SLAM - 革新性实时3D重建技术,融合高斯散射实现逼真效果
3D重建Gaussian-SLAMGithubSLAM开源项目神经渲染计算机视觉
Gaussian-SLAM是一种创新的3D场景重建技术,将高斯散射与SLAM系统相结合。该技术能够准确映射环境,生成高质量纹理和细节,实现照片级真实的稠密重建效果。Gaussian-SLAM在Replica、TUM_RGBD、ScanNet等多个数据集上展示了优秀性能,为实时3D重建和增强现实应用开辟了新途径,是计算机视觉和机器人领域的重要进展。
gaustudio - 模块化框架推动3D高斯散射技术创新与应用
3D Gaussian Splatting3DGSGauStudioGithub三维重建开源项目计算机视觉
GauStudio作为3D高斯散射(3DGS)领域的模块化框架,整合了全面数据集、网格提取工具和纹理绑定功能。该框架支持多种3DGS方法研究,优化复杂场景处理流程,并为室内外场景重建提供新方案。GauStudio旨在促进3DGS技术在多领域的应用与创新。
BAD-Gaussians - 基于高斯散射的3D场景去模糊重建与新视角合成技术
3D重建BAD-GaussiansGithub图像去模糊开源项目新视角合成高斯散射
BAD-Gaussians是一种创新的3D场景重建方法,结合束调整和高斯散射技术,有效处理运动模糊图像。该方法不仅能实现高质量的图像去模糊,还可合成新视角场景。基于nerfstudio框架实现,BAD-Gaussians支持多种数据集和训练模式,为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。
awesome-3D-gaussian-splatting - 3D Gaussian Splatting资源与应用综述
3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目渲染视图合成辐射场
本项目整理了3D Gaussian Splatting领域的前沿论文和开源资源,包括自动驾驶、头像生成、压缩优化等多个应用方向,以及实现代码、数据集和教程。这些资源为研究人员和开发者提供了全面的参考,有助于推动该技术的发展与落地应用。
mip-splatting - 实现无锯齿3D高斯渲染的创新技术
3D Gaussian SplattingCVPRGithubMip-Splatting图形渲染开源项目计算机视觉
Mip-Splatting是一个创新的3D高斯渲染项目,通过3D平滑滤波器和2D Mip滤波器消除渲染伪影,实现无锯齿效果。该技术在CVPR 2024获得最佳学生论文奖,体现了其在计算机视觉和图形学领域的重要性。项目提供在线演示,展示了其高质量的渲染效果。
GPS-Gaussian - 通用像素级3D高斯表示实现实时人体新视角合成
3D Gaussian SplattingGithub人体新视角合成实时渲染开源项目深度学习计算机视觉
GPS-Gaussian提出了一种通用像素级3D高斯表示方法,可实时合成未见过人物的新视角。无需微调或优化即可生成高质量图像,具有出色的泛化性能。项目包含安装指南、数据准备、训练和测试流程,支持合成和真实数据集评估。该方法在人体新视角合成任务中展现实时渲染能力。
GaussianImage - 使用2D高斯溅射实现快速图像表示和压缩
2D高斯散射ECCV 2024GaussianImageGithub图像压缩开源项目神经图像编解码器
GaussianImage是一种基于2D高斯溅射的图像表示和压缩方法。它使用紧凑的2D高斯表示和新型栅格化技术,实现高效图像表示,具有训练时间短、GPU内存占用少和渲染速度快等特点。该方法结合矢量量化技术,构建了低复杂度的神经图像编解码器。解码速度达2000 FPS左右,优于JPEG等传统编解码器,并在低比特率下提供更好的压缩性能,推动了神经图像编解码技术的发展。
gaussian-opacity-fields - 高效紧凑的无界场景表面重建技术
3D Gaussians3D重建Gaussian Opacity FieldsGithub开源项目无界场景表面重建
Gaussian Opacity Fields (GOF) 是一种新型表面重建方法,通过3D高斯分布识别几何信息。该方法使用正则化技术提高重建质量,并采用Marching Tetrahedra算法进行网格提取。GOF在无界场景中实现了高效、高质量的表面重建,为计算机视觉和图形学提供了创新解决方案。GOF方法特别适用于复杂的无界场景重建,如大规模室外环境或动态物体的表面重建。相比传统方法,GOF在处理速度和内存占用方面都有显著优势。
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