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CF-3DGS

免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术

CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术,无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示,通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上,CF-3DGS展现出优秀性能,为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。

GeoGaussian - 几何感知高斯分布的场景渲染新方法
3D GaussiansGithub几何约束场景渲染开源项目新视角合成点云
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。
Radiance-Fields-from-VGGSfM-Mast3r - VGGSfM和Mast3r在3D重建和辐射场生成中的性能对比
3D重建GithubMast3rRadiance FieldsVGGSfM开源项目相机姿态估计
本项目对比了VGGSfM和Mast3r两种深度学习方法在3D重建和辐射场生成中的性能。研究表明,VGGSfM在相机姿态重建方面更为精确,适合逆渲染;Mast3r则提供更密集的点云重建。项目还开发了Mast3r结果转COLMAP格式的工具和在线结果查看器,为相关研究提供了便利。
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。
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。
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。
vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术
GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉
VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包,支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法,并提供灵活的可视化选项,方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
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。
LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建
3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型
LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。
Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术
3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉
Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术,可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。
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