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ECCV2024 | 训练45秒,渲染300+FPS!MVSGaussian:高效且可泛化的混合高斯渲染方法
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Project: https://mvsgaussian.github.io Code: https://github.com/TQTQliu/MVSGaussian Paper: https://arxiv.org/abs/2405.12218 本文提出了MVSGaussian,这是一种从多视图立体(MVS)技术中推导出的新型通用3D高斯表示方法,可有效重建不可见场景。具体而言,1) 我们利用MVS来编码具有几何感知的高斯表示,并将其解码为高斯参数。2) 为了进一步提升性能,我们提出了一种混合高斯渲染方法,该方法集成了用于新视图合成的有效体渲染设计。3) 为了支持对特定场景的快速微调,我们引入了一种多视图几何一致性聚合策略,以有效聚合由通用模型生成的点云,作为每个场景优化的初始化。与以往通常需要每幅图像进行数分钟微调和数秒渲染的通用NeRF方法相比,MVSGaussian实现了每个场景的实时渲染,并提供了更好的合成质量。与基本的3D-GS相比,MVSGaussian在减少训练计算成本的同时,实现了更好的视图合成。我们在DTU、Real Forward-facing、NeRF Synthetic以及Tanks and Temples等数据集上进行了大量实验,验证了MVSGaussian在具备令人信服的通用性、实时渲染速度和快速场景优化能力的同时,达到了最先进的性能。
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