Skalierbare 3D-Gaussian-Splatting mit föderativem Lernen: Fed3DGS
Ein skalierbarer 3D-Rekonstruktionsrahmen, der auf 3D-Gaussian-Splatting (3DGS) mit föderativem Lernen basiert, um die Skalierbarkeit und Wartbarkeit von großflächigen 3D-Rekonstruktionen zu verbessern.
Kontinuierliche und mehrstufige neuronale Felder für vielseitige und effiziente 3D-Rekonstruktion
RING-NeRF ist eine einfache und vielseitige Architektur, die mehrere Probleme von NeRF-Modellen wie Robustheit gegenüber Beobachtungsabstand, Rekonstruktion mit wenigen Ansichten und fehlende szenenspezifische Initialisierung für SDF-basierte Rekonstruktion adressiert. Es erzielt vergleichbare Leistung in Bezug auf Qualität mit spezialisierten Lösungen und in Bezug auf Effizienz mit schnellen Methoden.
Vollständige 3D-Rekonstruktion von Szenen mit verdeckten Oberflächen aus wenigen Ansichten
3DFIRES ist ein neuartiges System zur vollständigen 3D-Rekonstruktion von Szenen aus einer oder mehreren Ansichten, das auch verborgene Oberflächen erfasst.
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