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GeoGaussian

几何感知高斯分布的场景渲染新方法

GeoGaussian是一种创新的场景渲染方法,利用几何感知的高斯分布优化来保持场景结构。它通过初始化表面对齐的薄高斯分布和约束优化,有效保持了场景的几何和纹理特征。该方法在新视角合成和几何重建方面表现优异,尤其适合结构化区域。项目开源了代码、数据集和使用说明,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

CityGaussian - 大规模3D场景实时高质量渲染技术
3D场景渲染CityGaussianGithub大规模场景实时开源项目高质量
CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略,用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择,实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次,并采用块级细节层次选择和聚合策略,实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示,CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量,并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。
4DGaussians - 4D高斯分布用于实时动态场景渲染
3D重建4D Gaussian SplattingGithub动态场景渲染实时渲染开源项目计算机视觉
4DGaussians是一种用于实时渲染动态场景的新技术。该方法使用4D高斯函数对动态场景进行建模,具有快速收敛和实时渲染的特点。项目支持合成场景、真实动态场景和多视角场景等多种数据集,并提供完整的训练、渲染和评估流程。4DGaussians在动态场景重建和渲染方面的进展,为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。
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。
hierarchical-3d-gaussians - 层次化3D高斯表示实现大规模场景实时渲染
3D高斯表示Github大规模数据集实时渲染层次结构开源项目点云
这个项目开发了一种层次化3D高斯表示方法,能够实时渲染大规模数据集。通过分层优化和合并策略,该方法高效地表示和渲染复杂场景。项目包含预处理、优化和实时查看器等步骤,可处理含数千图像的大型数据集。代码库提供完整实现和使用说明,涵盖环境配置、数据准备和训练流程。
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。
2d-gaussian-splatting - 基于2D高斯溅射的高精度场景表示与渲染方法
2D Gaussian SplattingGithub几何重建开源项目网格提取表面元素辐射场
2D高斯溅射项目提出了一种新型场景表示方法,使用2D定向圆盘表示场景并通过可微光栅化渲染。该方法开发了正则化技术提升重建质量,设计了网格化算法,在几何精度和渲染质量上取得显著进展。项目提供完整的训练评估脚本和SIBR可视化工具,为3D场景重建和新视角合成领域带来创新解决方案。
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。
S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析
3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习
S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析,增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器,将4D网格编码为特征平面,并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布,详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。
gaussian-splatting - 实时高质量3D场景渲染新方法
3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目视图合成计算机图形学辐射场
Gaussian-splatting是一种新型3D场景渲染技术,利用3D高斯分布表示场景并进行优化,实现了实时高质量新视角生成。该方法采用快速可见性感知算法,支持各向异性渲染,在1080p分辨率下可达30+fps。相比传统方法,Gaussian-splatting在视觉质量和渲染速度上均有显著提升,为实时高保真3D场景重建开辟了新途径。
GaussianDreamerPro - 从文本生成高质量可操作3D高斯模型的创新技术
3D Gaussians3D资产生成GaussianDreamerProGithub图像渲染开源项目文本生成3D
GaussianDreamerPro是一个新型框架,用于从文本生成高质量、可操作的3D高斯模型。该框架将高斯点绑定到几何体上,逐步优化几何结构和外观细节。这种方法不仅提高了生成资产的质量,还使其能够轻松集成到动画、合成和模拟等下游应用中,拓展了3D内容创作的可能性。
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