



まず、柔軟で表現力豊かなシーン表現として 3D ガウシアンを紹介します。入力は NeRF 法と似ています。つまり、カメラは Structure-from-Motion (SfM) を使用して校正され、3D ガウス アンサンブルは SfM プロセスから導出された疎な点群を使用して初期化されます。さらに、この研究では SfM ポイントのみを入力として使用して高品質の結果を得ることができました。 NeRF 合成データセットの場合、私たちの方法はランダムな初期化でも高品質の結果を取得できることに注意してください。研究によると、3D ガウスが良い選択であることがわかっています。




この記事の方法には、以前の方法よりも詳細な点で多くの利点があることがわかります。








以上が高解像度のビデオは本物ではありません。複数の写真でレンダリングされた 3D シーンにより、本物かどうかを区別するのが難しくなります。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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