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项目主页
3DGS SIGGRAPH 2023 best paper!
任务
跟NeRF一样新视图的合成不过本文实现了用instant-NGP的训练时间得到mipNeRF360的视觉效果实现了新sota。
动机
目前的辐射场方法实现高视觉质量仍然需要训练和渲染成本高昂的神经网络速度和质量不可兼得。 对于无界且完整的场景当前没有方法可以实现高质量的实时新视角合成30fps。
贡献
用 3D 高斯表示场景保留连续体积辐射场的所需属性以进行场景优化对 3D 高斯进行交错优化/密度控制特别是优化各向异性协方差以实现场景的准确表示开发了一种快速可见性感知渲染算法该算法支持各向异性扔雪球既加速训练又允许实时渲染。
Pipeline 系统首先对 SfM 点云进行了初始化得到 3D 高斯球们然后借助相机外参将点投影到图像平面上即Splatting接着用可微光栅化渲染得到图像。得到渲染图像Image后将其与Ground Truth图像比较求loss并沿蓝色箭头反向传播。蓝色箭头向上更新3D高斯中的参数向下送入自适应密度控制中更新点云。
项目源码
项目主页给出了项目源码地址 我搭建了一下环境重跑了一下代码但是我没有特别好的设备只能保存迭代7000次的结果。 官方给出了环境搭建的教程我也做了简单记录有兴趣可以参考
参考
一文带你入门 3D Gaussian Splatting 【论文讲解】用点云结合3D高斯构建辐射场
