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Adobe&卡耐基梅隆大学最新!GS-LRM:3D Gaussian Splatting的大型重建模型
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论文链接:https://arxiv.org/abs/2404.19702 论文提出了GS-LRM,这是一种可扩展的大型重建模型,可以在单个A100 GPU上在0.23秒内从2-4张摆出的稀疏图像中预测高质量的3D高斯基元。我们的模型具有非常简单的基于transformer的架构;对输入的pose图像进行拼接,将连接的多视图图像标记通过一系列transformer block,并直接从这些标记中解码最终的每像素高斯参数,以进行可微分渲染。与以前只能重建对象的LRM相比,通过预测每像素高斯,GS-LRM自然地处理规模和复杂性变化较大的场景。通过分别在Objaverse和RealEstate10K上训练模型,表明模型可以同时处理对象和场景捕获。在这两种情况下,模型都大大优于最先进的基线。
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