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LightGaussian

高效压缩3D高斯模型 实现15倍存储减少和200+FPS渲染

LightGaussian项目开发了一种新型3D高斯模型压缩方法。该方法结合了剪枝、恢复、SH蒸馏和VecTree量化技术,实现了15倍的存储压缩,同时保持200+FPS的渲染速度。在保持图像质量的前提下,LightGaussian显著减小了模型体积,为实时3D场景渲染和AR/VR应用开辟了新途径。项目提供了开源代码、使用指南和示例,便于研究人员和开发者进行深入研究和应用开发。

Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成
3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像
Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型,生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练,包括几何引导模型和高斯头像模型,能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案,可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。
GaussianFlow - 高斯动态结合点云渲染的4D内容创作方法
3D重建GaussianFlowGithub光流开源项目深度学习计算机视觉
GaussianFlow项目提出了一种4D内容创作方法,结合高斯动态与点云渲染技术。该项目利用优化的CUDA实现高效计算高斯流,并采用特定的梯度计算策略提高训练速度。这一方法为动态场景建模和渲染提供了新的解决方案,可应用于虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域。
StyleGaussian - 基于高斯溅射的即时3D风格迁移技术
3D风格迁移GithubStyleGaussian多视角一致性实时渲染开源项目高斯散射
StyleGaussian是一种基于高斯溅射的3D风格迁移技术,实现了即时风格迁移的同时保持实时渲染和多视图一致性。该项目支持单一风格迁移和多风格插值,为3D场景提供高效的风格化能力。开源实现包括交互式远程查看器、推理渲染和完整训练流程,为相关研究和开发提供了全面资源。
HAC - 基于哈希网格的3D高斯点云压缩技术
3D Gaussian SplattingGithubHAC压缩算法哈希网格开源项目计算机视觉
HAC是一种新型3D高斯点云压缩技术,采用二进制哈希网格建立空间一致性,通过上下文模型分析锚点关系。该方法结合高斯分布熵编码和自适应量化,提升压缩效果。HAC还引入自适应掩蔽策略优化模型结构。作为首个基于上下文的3DGS压缩方案,HAC显著减小了模型体积,为3D场景表示压缩领域带来新突破。
TriplaneGaussian - 基于Triplane和高斯散射的快速单视图3D重建技术
3D重建GithubTransformerTriplaneGaussian单视图开源项目高速重建
TriplaneGaussian是一种结合Triplane和高斯散射的3D重建技术。该方法采用混合Triplane-Gaussian 3D表示,融合显式和隐式表示优点,能在几秒内从单一视角图像生成高质量3D模型。这种技术不仅适用于合成图像,还能处理真实世界照片,展现了较强的泛化能力。TriplaneGaussian通过创新的表示方法实现了高效且通用的3D重建,为单视图3D重建领域提供了新的解决思路。
GaussianSplattingVRViewerUnity - Unity集成高斯散射技术的OpenXR 3D场景渲染器
3D渲染Gaussian SplattingGithubOpenXRUnityVR开源项目
这是一个集成差分高斯光栅化技术的Unity OpenXR渲染器,用于高效渲染3D高斯散射模型。它支持多模型同时加载、多相机渲染和3D场景深度混合,为VR环境提供高质量的实时3D可视化体验。该项目适用于各类3D内容的快速渲染和交互展示,在保证画面质量的同时实现了较高的渲染速度。
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。
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。
GaussianDreamer - 通过桥接 2D 和 3D 扩散模型从文本快速生成到 3D 高斯
2D扩散模型3D扩散模型3D生成CVPR 2024GaussianDreamerGithub开源项目
本文客观介绍了通过整合2D和3D扩散模型的快速3D对象生成框架GaussianDreamer。3D扩散模型提供初始几何信息,而2D扩散模型则增强了其几何和外观。GaussianDreamer在单个GPU上可在15分钟内生成高质量的3D实例,比现有方法更快。生成的3D实例支持实时渲染,可方便地整合到动画和仿真管道中。
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。
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