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MonoGS

基于3D高斯分布的实时场景重建与定位系统

MonoGS是一个基于3D高斯分布的SLAM系统,支持单目、双目和RGB-D输入。该系统实现了实时稠密三维重建和精确相机定位,在室内场景中表现优异。通过高斯分布表示三维场景,MonoGS采用创新优化方法实现高效场景更新和渲染。作为CVPR 2024亮点论文,MonoGS展示了在计算机视觉和机器人领域的应用前景。

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。
CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术
3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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