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#论文# ACM SIGGRAPH 2023会议最佳论文|法国团队等联合开源“三维高斯抛雪球算法用于实时辐射场渲染”
【3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering】
文章链接：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field...
作者单位：Inria(法国国家信息与自动化研究所)、科特迪瓦蔚蓝大学（法）、马克斯-普朗克 研究所（德）
开源代码：https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting
项目主页：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field...
辐射场方法最近对多张照片或视频拍摄的场景进行了新奇视角合成的技术革新。然而，实现高视觉质量仍然需要昂贵的神经网络来训练和渲染，而最近的更快的方法不可避免地要牺牲速度来换取质量。对于无界完整场景(而不是孤立的对象)和1080p分辨率渲染，目前没有一种方法能够实现实时速率显示。我们介绍了三个关键要素，使我们能够在保持竞争性训练时间的同时达到最先进的视觉质量，重要的是能够在1080p分辨率下实现高质量的实时(≥30 fps)新视角合成。
首先，从相机标定过程中产生的稀疏点出发，我们用3D高斯来表示场景，该高斯保持了用于场景优化的连续体积辐射场的良好特性，同时避免了在空白空间中不必要的计算；其次，我们对3D高斯进行交错优化/密度控制，特别是优化各向异性协方差，以实现对场景的准确表示；第三，我们开发了一种支持各向异性抛雪球泼溅的快速可见性感知渲染算法，既加速了训练，又允许实时渲染。#开源#
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