Dec, 2023

用于单目非刚性物体重建的神经参数高斯模型

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TL;DR通过引入神经参数高斯（NPGs）模型，本文通过两阶段的方法来重建动态物体，即先学习对象的变形，再通过优化三维高斯模型来获得高质量的物体重建，从而在新视角中保持三维一致性，并在少量多视图线索的挑战性场景中取得优越的结果。
reconstructing dynamic objectsmonocular videosneural parametric gaussiansnon-rigid reconstructionhigh-quality novel views
发现论文，激发创造
  • 高保真单目动态场景重建的可变形三维高斯模型

    提出了一个使用可变形的 3D 高斯散射方法对动态场景进行重建和渲染，在实时渲染的速度和渲染质量方面优于现有方法。

    Sep, 2023

  • NPGA: 神经参数高斯阿凡达

    从多视图视频录制中构建高保真、可控的人物形象，利用神经参数高斯分布进行渲染，实现了逼真的动画表现能力。

    May, 2024

  • 全局一致非刚性重建的神经形变图

    本文提出一种使用深度神经网络建模变形图表达非刚性物体的全局一致变形跟踪和三维重建方法，能够在快速运动或时间不连续记录的情况下实现稳健的跟踪，并在明确的视点一致性和图形表面一致性约束下全局优化神经变形图进行自监督训练，同时利用隐式多层感知器形态表示对物体的形状进行优化，实验表明其效果优于现有的非刚性重建方法。

    Dec, 2020

  • 动态高斯网格：从单目视频实现一致的网格重建

    使用单个单目视频，通过引入动态高斯网格（DG-Mesh）框架，可以重建出高保真度和时态一致的网格结构，并实现动态对象的纹理编辑。

    Apr, 2024

  • 快速通用高斯投影立体视图重建

    MVSGaussian 是一种新的通用化的三维高斯表示方法，通过多视点立体视觉 (MVS) 有效重建未见过的场景，具有实时渲染速度和良好的综合质量。

    May, 2024

  • GauFRe：用于实时动态新视角合成的高斯变形场

    使用可变形 3D 高斯方法进行动态场景重建，将高斯飞溅效果扩展以适应通过多层感知器定义的时间相关变形场的可变形高斯集合的表示，同时使用静态高斯点云允许多层感知器集中其表示能力，最终优化得到与状态最前沿的动态神经辐射场方法相媲美且具有更快的优化和渲染速度。

    Dec, 2023

  • 优化的三维高斯表示用于高质量动态场景重建

    使用变形的多层感知器（MLP）网络捕捉动态偏移的高斯点并通过哈希编码和小型 MLP 来表示点的颜色特征，引入可学习的去噪掩模结合去噪损失以从场景中消除噪点，通过静态约束和运动一致性约束减轻点的运动噪声，实验证明我们的方法在渲染质量和速度上超过了现有方法，同时显著减少了与 3D-GS 相关的内存使用，非常适用于新的视角合成和动态建图等任务。

    May, 2024

  • GNeRP：基于高斯引导的有噪极化先验的反射物体神经重建

    通过基于高斯的法线表示，本文提出了一种监督的方式来学习反射场景中几何形状的细节，通过极化先验引导几何学习，并通过优化过程中的重新权重策略来减轻极化先验的噪声问题，实验证明本文的方法在反射场景的神经三维重建中表现出色。

    Mar, 2024

  • D-NPC: 动态神经点云用于从单目视频进行非刚性视图合成

    该研究论文介绍了一种从单目视频中进行动态新视图合成的新方法，通过将场景表示为动态神经点云，利用数据驱动的先验信息和快速可微分光栅化器和神经渲染网络，实现高质量的合成图像。

    Jun, 2024

  • 城市区域的动态三维高斯场

    我们提出一种高效的神经 3D 场景表示方法，用于大规模、动态的城市地区的新视点合成 (NVS)。该方法可以适用于混合现实或闭环仿真等应用，具有较高的可视质量和交互式渲染速度。我们引入 4DGF，一种适用于大规模动态城市地区的神经场景表示方法，它可以处理异构输入数据，并显著提高渲染速度。在实验中，我们的方法的峰值信噪比 (PNSR) 超过最先进方法 3 分贝以上，渲染速度提高了 200 倍以上。

    Jun, 2024