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仅需3GB!2ms!两张图片就可以重建整个3D高斯场景!
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仅需3GB!2ms!两张图片就可以重建整个3D高斯场景!#人工智能 #计算机视觉 #算法 #科技 在微信公众号「3DCV」回复:「原论文」,获取论文代码和链接,赶快学起来! 今天笔者为大家推荐一篇3D GS方向的最新工作pixelSplat,使用两张图片就可以重建由3D高斯图元参数化的3D辐射场,并完成新视角合成。pixelSplat,这是一个前馈模型,它学习从成对图像中重建由3D高斯图元参数化的3D辐射场。我们的模型具有可扩展训练的实时和内存高效渲染以及推理时的快速3D重建功能。为了克服稀疏和局部支持表示固有的局部最小值,我们预测3D上的密集概率分布并从该概率分布中采样高斯均值。我们通过重新参数化技巧使采样操作可微分,允许我们通过高斯分布表示反向传播梯度。我们在真实世界RealEstate10k和ACID数据集上对我们的宽基线新视图合成方法进行了基准测试,在此基础上,我们优于最先进的光场转换器,并将渲染速度提高了2.5个数量级,同时重建了可解释和可编辑的3D辐射场。想看更多关于3D视觉、SLAM,自动驾驶等科技前沿,请立即关注@3D视觉工坊
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