3dgs

康谋自动驾驶8 天前
汽车·测试·数字孪生·仿真·建模·3dgs
告别数月等待:数字孪生场景生成从此进入“日级”时代在自动驾驶开发中,高保真的仿真场景是算法迭代和验证的基石。然而,传统手工建模方式需要大量3D设计师投入,构建一个复杂交通环境往往耗时数月甚至半年以上;同时,城市、高速、停车场等多种运营设计域(ODD)都需要覆盖,场景的可扩展性与多样性一直是瓶颈。
沉默媛12 天前
论文阅读·3dgs·内部精细结果重建
【论文阅读】InnerGS: Internal Scenes Rendering via Factorized 3D Gaussian Splatting基于分解式 3D 高斯溅射的室内场景渲染原文链接:InnerGS: Internal Scenes Rendering via Factorized 3D Gaussian Splatting
Passwerob14 天前
人工智能·python·计算机视觉·3d·3dgs
Deformable 3D Gaussians:把动态场景装进“可变形的静态世界”一文读懂为什么不直接做 4D、高频怎么来、AST 时间退火到底在惩罚什么、以及一个刻意“慢热”的训练流程如何把细节捞回来。
元让_vincent15 天前
3d·图形渲染·模型压缩·3dgs
论文Review 3DGS HAC | ECCV2024 上海交大 莫纳什大学| 数10倍的3DGS模型压缩题目:HAC: Hash-grid Assisted Context for 3D Gaussian Splatting Compression
-dzk-1 个月前
数码相机·opencv·计算机视觉·3d·三维重建·3dgs·高斯
【论文精读】3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering用于实时辐射场渲染的3D高斯溅射算法 https://doi.org/10.1145/3592433图1 我们的方法实现了辐射场的实时渲染,其渲染效果与现有方法[Barron et al 2022]一样有着最佳渲染效果,所以仅仅需要优化时间来超越现有的方法[Fridovich-Keil and Yu et al 2022; Müller et al 2022]。能够实现这样的效果关键是使用了一种新颖的3D高斯场景的表示方法,这为场景优化和新视图的合成提供了加速支持。注意,在相同训练时间下,我们实现了与In
寻丶幽风2 个月前
论文阅读·笔记·三维重建·3dgs·相机位姿·dustr
论文阅读笔记——NoPoSplatNoPoSplat 论文NoPoSplat 针对无需相机外参的稀疏视角三维重建。现有 SOTA 方法需要准确的相机外参(SfM/COLMAP——需要大量图片),联合优化位姿估计和重建,形成误差累计。NoPoSplat 通过将首帧视角的局部坐标系作为规范空间,直接融合多视角信息,解耦位姿与重建。直接将相机内参作为 token 嵌入,使模型能够预测合理尺度。
寻丶幽风2 个月前
论文阅读·笔记·transformer·三维重建·3dgs·vggt
论文阅读笔记——VGGT: Visual Geometry Grounded TransformerVGGT 论文 输入是 N 个 RGB 图像 I i ∈ R 3 × H × W I_i\in\mathbb{R}^{3×H×W} Ii∈R3×H×W 的序列 ( I i ) i = 1 N (I_i)^N_{i=1} (Ii)i=1N,观察相同 3D 场景。 VGGT 的 Transformer 是一个映射函数,将此序列映射为一组对应的 3D 标注, f ( ( I i ) i = 1 N ) = ( g i , D i , P i , T i ) i = 1 N f\left((I_i)^N_{i=1
小冷爱读书3 个月前
3dgs·高斯·重建·高斯破溅
3D高斯破溅和4D高斯想象你往平静的湖水里扔一块石头,水波会以石头落点为中心向外扩散,形成一个逐渐衰减的圆形波纹。高斯函数的形状就和这个波纹类似:
小冷爱读书4 个月前
点云·3dgs·重建
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering——文章方法精解Structure-from-Motion(运动恢复结构,简称 SfM)是一种计算机视觉技术,可以:利用多张从不同角度拍摄的图像,恢复出场景的三维结构和相机的位置。
Mapmost4 个月前
3d·信息可视化·aigc·3dgs
倾斜摄影已过时?3DGS能否重塑三维重建效率天花板数字孪生技术的核心在于构建高保真的虚拟镜像,而3D Gaussian Splatting (3DGS) 技术为此提供了一种全新的解决方案 。其独特的点云渲染方式,能够以更低的计算成本,实现更逼真、更流畅的三维场景重建效果。
ergevv4 个月前
slam·公式·3dgs·splatam·链式求导
3DGS-slam:splatam公式配套讲解视频:https://www.bilibili.com/video/BV1ZgfBYdEpg/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=d4c3e747c32049ddd90dcce17208f4e0
寻丶幽风6 个月前
论文阅读·笔记·自动驾驶·3dgs·世界模型·闭环仿真
论文阅读笔记——ReconDreamerReconDreamer 论文在 DriveDreamer4D 的基础上,通过渐进式数据更新,解决大范围机动(多车道连续变道、紧急避障)的问题。同时 DriveDreamer4D生成轨迹后直接渲染,而 ReconDreamer 会实时通过 DriveRestorer 检测渲染结果与物理规则的冲突,并反向调整高斯参数。
诺有缸的高飞鸟6 个月前
colmap·3dgs·sfm
从零开始跑通3DGS教程:介绍本文内容 本文所属《从零开始跑通3DGS教程》系列文章,将实现从原始图像(有序、无序)数据开始,经过处理(视频抽帧成有序),SFM,3DGS训练、编辑、渲染等步骤,完整地呈现从原始图像到新视角合成的全部流程;为了解决环境问题,本文的所有需要环境的算法均在dokcer中运行(不用担心不会docker,有相应的命令能保证正常运行)
诺有缸的高飞鸟6 个月前
colmap·3dgs·sfm
从零开始跑通3DGS教程:(二)SFM(colmap)计算初始点云和相机pose本文内容 本文所属《从零开始跑通3DGS教程》系列文章,将对colmap docker环境部署、使用进行说明
诺有缸的高飞鸟6 个月前
colmap·3dgs·sfm
从零开始跑通3DGS教程:(一)数据(采集)本文内容 本文所属《从零开始跑通3DGS教程》系列文章; 本文介绍数据准备或者采集准备方式平台/环境 linux, nvidia GPU, docker
寻丶幽风6 个月前
论文阅读·人工智能·笔记·深度学习·3dgs·4dgs
论文阅读笔记——ST-4DGS,WideRange4DST-4DGS 论文 在 4DGS 中,变形场 F \mathcal{F} F 与运动参数 X 和形状参数 ( S , R ) (S,R) (S,R) 高度耦合,导致训练时高斯表示紧凑型退化,影响动态渲染质量。由此,本文提出两种方法解耦运动与形状参数,保持高斯的紧凑性。
杀生丸学AI6 个月前
机器学习·aigc·三维重建·3dgs·稀疏重建·深度补全·自回归模型
【三维生成】StarGen:基于视频扩散模型的可扩展的时空自回归场景生成标题:《StarGen: A Spatiotemporal Autoregression Framework with Video Diffusion Model for Scalable and Controllable Scene Generation》 项目:https://zju3dv.github.io/StarGen 来源:商汤科技、浙大CAD、Tetras.AI
杀生丸学AI8 个月前
aigc·三维重建·nerf·视觉大模型·3dgs·三维高斯溅射·分割一切sam
【三维分割】Gaga:通过3D感知的 Memory Bank 分组任意高斯地址:https://www.gaga.gallery 标题:Gaga: Group Any Gaussians via 3D-aware Memory Bank 来源:加利福尼亚大学;Nvidia;Google
点云SLAM8 个月前
图像处理·深度学习·计算机视觉·视频处理·3dgs·cvpr2024
CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
paixiaoxin8 个月前
人工智能·深度学习·算法·机器学习·3d·cvpr·3dgs
解读CVPR2024-3DGS论文分享|DNGaussian: Optimizing Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields with .....DNGaussian: Optimizing Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields with Global-Local Depth Normalization