neural rendering techniques | BriefGPT

关键词neural rendering techniques

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EndoSparse: 内窥镜场景的实时稀疏视图合成利用高斯散点技术
提出了一种名为 EndoSparse 的框架，通过利用多个基础模型的先验知识，解决了在临床环境中只有稀疏观测数据的情况下精确恢复 3D 表示的稀疏性挑战，显着提高了在挑战性稀疏视图条件下的几何和外观质量，是神经 3D 重建在实际临床环境中实
PDF3 days ago
3D-HGS: 三维半高斯飘带
基于神经渲染技术，本研究提出了一种使用 3D Half-Gaussian 核的方法，以改进当前 3D Gaussian splatting 方法的性能，在不影响渲染速度的情况下，在多个数据集上获得了最先进的渲染性能。
PDFa month ago
DC-Gaussian: 改进的三维高斯化雨点算法用于反射式车载行车记录仪视频
基于最近的实时神经渲染技术 3D 高斯碎片化，我们提出了 DC-Gaussian 方法，用于从车载行车记录仪视频中生成新的视角。实验证明，我们的方法在新视角合成方面不仅取得了最先进的性能，还能准确重建捕获的场景，并消除遮挡物。
PDFa month ago
高斯时光机：一种用于时变外观的实时渲染方法
本文提出了一种名为高斯时间机器（Gaussian Time Machine，GTM）的方法，通过使用离散化的时间嵌入向量由轻量级的多层感知机（Multi-Layer-Perceptron，MLP）解码来建模高斯图元的时间依赖属性。通过调整高
PDFa month ago
从 3D 高斯飞溅重构的 Bootstrap 3D 场景
我们的研究论文提出了一种基于扩散模型的引导方法，通过改进经过训练的 3D-GS 来增强新视角的渲染效果，显著减少了伪影，并在评估指标上获得明显的改进。此外，我们的方法具有通用性，可以轻松整合到各种 3D 重建项目中。
PDF2 months ago
CVPR3DGStream: 用于高效流式传输逼真的自由视点视频的 3D 高斯模型的即时训练
3DGStream 是一种用于实时流式传输现实世界动态场景的方法，通过使用 3D 高斯（3DGs）表示场景，并利用紧凑的神经转换缓存（NTC）来建模 3DGs 的平移和旋转，从而实现了每帧 12 秒内的快速即时重建和 200 FPS 的实时
PDF4 months ago
Sat2Scene: 基于扩散的卫星图像三维城市场景生成
利用扩散模型与神经渲染技术，提出了一种新颖的直接生成三维场景的方法，该方法能够从卫星图像中生成逼真的街景图像序列和跨视角城市场景。
PDF5 months ago