본 논문에서는 희소한 시점에서 실시간으로 고품질의 인간-장면 렌더링을 가능하게 하는 일반화 가능한 3D 가우시안 스플래팅 방법론인 GPS-Gaussian+를 제안합니다.
AtomGS 通過將高斯分佈約束為更均勻的「原子高斯」並與場景幾何精確對齊,從而改進了 3D 高斯散射 (3DGS) 技術,在渲染品質和幾何精度方面均有所提升。
AtomGS improves upon 3D Gaussian Splatting (3DGS) for radiance field reconstruction by introducing Atomized Proliferation and Geometry-Guided Optimization, resulting in enhanced visual quality, superior geometric precision, and faster training speeds compared to previous methods.
이 논문에서는 3D 가우시안 스플래팅 프레임워크 내에서 표면 BRDF 모델과 암시적 SSS 모델을 결합하여 실시간으로 렌더링 및 리라이팅이 가능한 SSS 객체를 재구성하는 새로운 방법을 제안합니다.
FreeSplat 是一種基於 3D 高斯散射的新型框架,能夠從長序列輸入中重建幾何一致的 3D 場景,並支援自由視角合成,克服了現有方法在廣泛視角範圍內準確定位 3D 高斯體的限制。
FreeSplat은 효율적인 교차 뷰 특징 교환 및 융합을 통해 긴 입력 시퀀스를 처리하고, 3D 가우시안의 정확한 지역화를 가능하게 하여, 넓은 시야각에서 자유 시점 합성을 지원하는 일반화 가능한 3DGS 모델입니다.
대규모 3D 장면 재구성을 위해 3D 가우시안 스플래팅(3DGS)을 분산 방식으로 학습하는 DOGS라는 새로운 방법을 제안합니다.
大規模3Dシーンの再構成において、3Dガウシアンスプラッティング(3DGS)の学習を高速化かつ高品質化するために、シーンをブロックに分割し、分散学習を行うDOGS(Distributed-Oriented Gaussian Splatting)と呼ばれる手法が提案されている。
Normal-GS 是一種結合法線資訊到 3D 高斯樣條渲染流程的新方法,能同時提升渲染品質和表面法線的準確度。
3D 가우시안 스플래팅(3DGS)에서 렌더링 품질과 표면 법선 정확도 사이의 불균형을 해소하기 위해 Normal-GS라는 새로운 방법을 제안하며, 이는 표면 법선을 렌더링 파이프라인에 직접 통합하여 고품질 렌더링과 정확한 표면 법선 추정을 동시에 달성합니다.