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ECCV'24 Oral | MVSplat:从稀疏多视图图像中实现高效的3DGS,用更少的参数,速度快2倍,还能跨数据集泛化
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该论文提出了MVSplat,这是一种使用稀疏多视图图像进行训练的高效前馈3DGS模型。论文作者成功的关键在于他们构建了一个成本量来利用多视图对应信息进行更好的几何学习,这与现有的依赖数据驱动设计的方法不同。借助针对3D高斯图元预测量身定制的编码器,MVSplat在两个大规模场景级重建基准中创造了新的最先进水平。 标题:MVSplat: Efficient 3D Gaussian Splatting from Sparse Multi-View Images
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