



먼저 유연하고 표현력이 풍부한 장면 표현으로 3D 가우시안을 소개합니다. 입력은 NeRF 방법과 유사합니다. 즉, 카메라는 SfM(Structure-from-Motion)을 사용하여 보정되고 3D 가우스 앙상블은 SfM 프로세스에서 파생된 희소 포인트 클라우드를 사용하여 초기화됩니다. 또한 본 연구에서는 SfM 포인트만을 입력으로 사용하여 높은 품질의 결과를 얻을 수 있었습니다. NeRF 합성 데이터세트의 경우 우리의 방법은 무작위 초기화를 통해서도 고품질 결과를 얻을 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 연구에 따르면 3D 가우스가 좋은 선택인 것으로 나타났습니다.




이 글에서 소개하는 방법은 이전 방법보다 세부적으로 더 많은 장점이 있다는 것을 알 수 있습니다.








위 내용은 고화질 영상은 여러 장의 사진에 렌더링된 3D 장면으로 인해 진위 여부를 구별하기 어렵습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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