图像生成3D模型Triplane Gaussian Splatting (TGS):通过单个图像进行快速3D重建

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清华大学团队提出了一种名为 Triplane-Gaussian(TGS)的新方法,用于从单视图图像快速重建三维模型。TGS 方法结合了显式点云几何和隐式三平面特征,以实现高效渲染和高质量的三维重建。这种方法的核心在于使用 Transformer 网络来解码点云和三平面特征,然后通过 MLP(多层感知器)来解码 3D 高斯属性,如不透明度和球谐系数。

项目主页:https://zouzx.github.io/TriplaneGaussian/

GitHub 地址:https://github.com/VAST-AI-Research/TriplaneGaussian

Demo 地址:https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/TriplaneGaussian

图像生成 3D 模型 Triplane Gaussian Splatting (TGS):通过单个图像进行快速 3D 重建

方法:

  • Triplane-Gaussian 表示:结合了点云和 Triplane 表示的优点,以实现高效高质量的 3D 重建。
  • 点云解码器:用于从图像预测粗略的点云,并进行上采样以生成稠密点云。
  • Triplane 解码器:基于图像和初始点云输出 Triplane 特征,以辅助点云解码器进行上采样和几何感知编码。
  • 3D 高斯解码器:从点云、Triplane 特征和图像特征解码 3D 高斯属性。

训练:使用 2D 渲染损失和 3D 点云监督进行端到端训练。

实验:在合成数据集和真实图像上评估了 TGS,结果表明 TGS 在重建质量和速度方面优于多个基准方法。

结论:总结 TGS 方法的贡献,即提出了混合 Triplane-Gaussian 表示,实现了高质量和高效的 3D 重建。

正文完
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AI小诸葛
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