Präzise 3D-Handrekonstruktion aus RGB-D-Bildern durch ein pyramidenförmiges tiefes Fusionsnetzwerk
Ein effizientes End-to-End-Verfahren zur präzisen Rekonstruktion dichter 3D-Handnetze aus einzelnen RGB-D-Bildpaaren, das die komplementären Informationen von Farb- und Tiefenbildern effektiv nutzt.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: VF-NeRF - Sichtfelder für starre NeRF-Registrierung
VF-NeRF ist ein Verfahren zur effizienten Registrierung von zwei NeRF-Darstellungen einer 3D-Szene. Es verwendet eine neuartige Darstellung, die Sichtfelder (Viewshed Fields, VF), um die Wahrscheinlichkeit zu modellieren, mit der 3D-Punkte in der Szene von den ursprünglichen Kameras erfasst wurden. VF ermöglicht es, informative Kameraansichten zu generieren und die Registrierung zu verbessern.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Eine Fallstudie zur Wiederherstellung verdeckter menschlicher Meshes
Das DPMesh-Framework nutzt die reichhaltigen Erkenntnisse über Objektstruktur und räumliche Interaktionen aus einem vortrainierten Diffusionsmodell, um eine präzise und robuste 3D-Rekonstruktion menschlicher Meshes auch unter schwierigen Verdeckungsbedingungen zu ermöglichen.
Effiziente und generalisierbare Synthese neuartiger Ansichten aus einem einzigen Bild in freier Wildbahn mithilfe von Transformern
NViST ist ein transformerbasiertes Modell, das es ermöglicht, aus einem einzigen Bild in freier Wildbahn effizient und generalisierbar neuartige Ansichten zu synthetisieren.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: DiSR-NeRF - Diffusions-gesteuertes, konsistentes Super-Resolution NeRF
DiSR-NeRF ist ein Diffusions-gesteuertes Framework, das hochwertige, konsistente Super-Resolution NeRFs aus nur niedrig-auflösenden Eingabebildern erzeugt, ohne dass hochauflösende Referenzbilder erforderlich sind.
Hochwertige 3D-Szenenrekonstruktion aus einzelnen komprimierten Bildern durch neuronale Strahlungsfelder
Unser Ansatz SCINeRF ermöglicht es, aus einem einzelnen komprimierten Bild eine hochwertige 3D-Szenenrepräsentation zu schätzen und daraus konsistente Mehrfachansichten zu rendern.
Effiziente und genaue Rekonstruktion von 3D-Szenen aus spärlichen, unposierten Ansichten in weniger als einer Minute
Unser Ansatz, InstantSplat, vereint die Stärken von dichten Stereo-Priors und 3D-Gaussian-Splatting, um große 3D-Szenen aus spärlichen, unposierten Ansichten in weniger als einer Minute zu rekonstruieren. Dies führt zu einer deutlichen Verbesserung der Renderingqualität und Posenschätzgenauigkeit im Vergleich zu bestehenden Methoden.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten für Erkenntnisse durch kohärente 3D-Gausssche Darstellung
Wir präsentieren einen neuartigen Ansatz, um die 3DGS-Optimierung für den Sparse-Input-Bereich zu regularisieren, indem wir Kohärenz in die 3D-Gausssche Darstellung einführen und eine tiefenbasierte Initialisierung verwenden, um hochwertige Textur und glatte Geometrie in extrem spärlichen Eingabeumgebungen zu lernen.
Verbesserte neuronale Strahlungsfelder (NeRF) in nicht-statischen Szenen durch heuristikgesteuerte Segmentierung
Die Autoren präsentieren einen neuartigen Ansatz namens "Heuristikgesteuerte Segmentierung" (HuGS), der die Stärken von handgefertigten Heuristiken und state-of-the-art-Segmentationsmodellen harmonisch kombiniert, um statische Szenen effektiv von transienten Störungen zu trennen und so die Leistung von NeRF in nicht-statischen Szenarien erheblich zu verbessern.
Hochwertige und flexible Szenenrekonstruktion aus uneingeschränkten Bildsammlungen durch 3D-Gaussian-Splatting
GS-W, eine 3D-Gaussian-Splatting-basierte Methode, verwendet unabhängige intrinsische und dynamische Erscheinungsmerkmale für jeden Gaussian-Punkt, um eine flexiblere und detailliertere Modellierung der variierenden Erscheinung aus uneingeschränkten Bildsammlungen zu ermöglichen.
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