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京东 11.11 红包
上交、华为等联合开源“高斯物体:只需拍摄四幅图像,得到一个高质量的具有高斯抛雪球的3D物体”
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从高度稀疏的视图中重建和渲染3D物体对于促进3D视觉技术的应用和改善用户体验至关重要。然而,稀疏视角下的图像仅包含非常有限的3D信息,这导致了两个重要的挑战:1 )由于用于匹配的图像太少,难以建立多视角一致性;2 )由于视图覆盖率不足,部分遗漏或高度压缩的对象信息。为了应对这些挑战,我们提出了GaussianObject,一个用Gaussian抛雪球来表示和渲染3D物体的框架,只需要4张输入图像就可以达到很高的渲染质量。我们首先介绍了可视外壳和浮点消除技术,这些技术明确地将结构先验注入到初始优化过程中帮助建立多视图一致性,产生粗略的3D高斯表示。然后构建基于扩散模型的高斯修复模型来补充遗漏的物体信息,其中的高斯被进一步细化。我们设计了一种自生成策略来获取用于训练修复模型的图像对。我们的Gaussian Object在多个具有挑战性的数据集上进行了评估,包括MipNeRF360、OmniObject3D和OpenIllumination,仅从4个视图中获得了强大的重建结果,并显著优于先前的先进方法。 文章名称:【GaussianObject: Just Taking Four Images to Get A High-Quality 3D Object with Gaussian Splatting】 文章链接:http://arxiv.org/abs/2402.10259 项目主页:https://gaussianobject.github.io/ 开源代码:https://github.com/GaussianObject/GaussianObject 作者单位:上海交通大学、华为、多伦多大学
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