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MD-Splatting：在高度可变形的场景中从 4D 高斯函数中学习度量变形
准确的 3D 跟踪可以在机器人技术、增强现实和生成式人工智能方面推动新的应用。本研究引入了 MD-Splatting，一种用于在高度可变形场景中进行同时 3D 跟踪和新视角合成的方法。它通过学习一种变形函数来实现高质量的 3D 跟踪，并通过
PDF7 months ago
基于束调整的外科内窥镜动态视频重建，使用神经辐射场
通过采用神经辐射场（NeRF）方法，我们展示了一种能够学习时间上动态且可变形的三维场景的方法，并能适应各种不同相机和场景设置的鲁棒性模型，该模型消除了已知相机姿态的限制，并克服了目前静态场景重构技术中依赖场景静态部分进行精准重构的缺点，为当
PDF9 months ago
醉汉的测程法：估算变形场景中的摄像机运动
本研究提出了一个具有挑战性的数据集 Drunkard's Dataset，为解决在变形场景下探索摄像机轨迹和重构，设计了一个新的变形 odometry 方法（Drunkard's Odometry），该方法将光流估计分解为刚体摄像机运动和非
PDFa year ago
Total-Recon：嵌入式视角合成的可变形场景重建
本文提出了 Total-Recon 方法，用于从长时间单目 RGBD 视频中重建变形场景并进行自由视点合成，通过场景运动层次分解，实现了快速高效的实现，并最终超越以往的方法。
PDFa year ago
CVPRLepard: 学习刚性和可变形场景中部分点云匹配
Lepard 是一种基于学习的部分点云匹配方法，可以在刚性和可变形场景中进行匹配，其关键特征是利用三维位置知识实现点云匹配，通过特征空间和三维位置空间分离表示，显式地利用向量点积作为位置编码方法，并且采用重新定位技术改善交叉点云相对位置，与
PDF3 years ago
ICCVNerfies: 可变形神经辐射场
描述了一种基于神经辐射场的方法，通过优化连续的体形变场使移动设备拍摄的照片 / 视频重建变形场景，旨在生成高度逼真的渲染图像。实验表明，该方法可使用手机拍摄的自拍照片 / 视频转换成可变形的 NeRF 模型，并在任意视点产生高保真度的视图。
PDF4 years ago