NexusSplats: Enhancing 3D Gaussian Splatting for Efficient and High-Quality Scene Reconstruction in Challenging Real-World Conditions
NexusSplats introduces a novel approach to 3D Gaussian Splatting (3DGS) that significantly improves its efficiency and robustness in handling complex lighting and occlusions commonly found in real-world scenarios, achieving state-of-the-art rendering quality with reduced reconstruction time.
변형 가능한 3D 가우시안의 시간적 관계를 포착하여 강력한 재구성을 가능하게 하는 TimeFormer
TimeFormer는 변형 가능한 3D 가우시안 재구성 방법에 플러그 앤 플레이 방식으로 통합되어 시간적 관계 모델링을 개선하고 복잡한 동적 장면의 재구성 품질을 향상시키는 Transformer 모듈입니다.
DeSiRe-GS：適用於城市駕駛場景的 4D 街道路面高斯動態分解與重建技術
DeSiRe-GS 是一種基於高斯樣條函數的自監督學習方法，能夠有效地對城市駕駛場景進行動態分解和高還原度地重建三維場景。
도시 주행 환경에서 정적-동적 분해 및 표면 재구성을 위한 4D 거리 가우시안, DeSiRe-GS: 외부 3D 주석 없이 자기 지도 학습으로 고품질 표면 재구성을 달성하는 혁신적인 접근 방식
DeSiRe-GS는 외부 3D 주석 없이 자기 지도 학습을 통해 복잡한 도시 주행 환경에서 효과적인 정적-동적 분해 및 고품질 표면 재구성을 가능하게 하는 새로운 가우시안 스플래팅 기반 표현입니다.
都市運転シーンにおける静的-動的分解と表面再構成のための4Dストリートガウシアン：DeSiRe-GS
DeSiRe-GSは、複雑な都市運転シーンにおいて、自己教師あり学習を用いて高忠実度の静的-動的分解と表面再構成を実現する、効率的な4Dガウシアンを用いた新しいシーン表現手法である。
3D 장면 재구성을 위한 최신 접근 방식 비교: NeRF, 가우시안 기반 방법 및 기존 SLAM 시스템
NeRF는 뛰어난 뷰 합성 기능을 제공하지만 속도가 느린 반면, 가우시안 기반 방법은 빠르지만 장면 완성도가 떨어집니다. 전반적으로 Point-SLAM과 SplaTAM은 높은 충실도와 정밀도를 제공하여 다양한 실제 환경에서 강력한 3D 장면 재구성 솔루션으로 적합합니다.
Comparative Analysis of NeRF and Gaussian-Based Methods for 3D Scene Reconstruction: Highlighting Strengths, Weaknesses, and Performance Benchmarks
NeRF and Gaussian-based methods represent significant advancements in 3D scene reconstruction, each exhibiting strengths and weaknesses, with Point-SLAM and SplaTAM demonstrating superior performance in rendering and tracking accuracy based on the Replica dataset.
반사광이 있는 대시캠 비디오를 위한 3D 가우시안 스플래팅 개선: DC-Gaussian
본 논문에서는 대시캠 비디오에 흔히 나타나는 반사광 및 가림 현상을 효과적으로 처리하여 고품질의 3D 장면 재구성을 가능하게 하는 새로운 방법인 DC-Gaussian을 제안합니다.
CityGaussianV2：針對大規模場景的高效且幾何準確的重建方法
本文提出了一種名為 CityGaussianV2 的新型 3D 場景重建方法，該方法以 2D Gaussian Splatting (2DGS) 為基礎，通過解決其在收斂速度和可擴展性方面的問題，實現了對大規模場景的高效且幾何準確的重建。
대규모 장면을 위한 효율적이고 기하학적으로 정확한 재구성 기술: CityGaussianV2
CityGaussianV2는 대규모 3D 장면 재구성에서 기하학적 정확성과 효율성을 모두 달성하기 위해 2D Gaussian Splatting (2DGS)을 기반으로 하는 새로운 접근 방식을 제시하며, 특히 2DGS의 수렴 및 확장성 문제를 해결하여 고품질 렌더링과 정확한 지오메트리 표현을 동시에 가능하게 합니다.
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