StylizedGS: 可控的 3D 高斯描绘美化
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了 StylizedGS，一种具有对感知因素可调控能力的 3D 神经风格迁移框架，基于 3D 高斯粒子喷洒 (3DGS) 表征。通过引入 GS 滤波器消除飘逸物，然后使用基于最近邻的风格损失来通过微调 3DGS 的几何和颜色参数来实现风格化，同时提出了一种具有其他正则化的深度保持损失来防止几何内容的篡改。此外，借助特别设计的损失函数，StylizedGS...
近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。NeRF模型可以从少量二维图像中合成逼真的视图，但训练和推理时间较长。相比之下，GS是一种快速训练和实时渲染的新技术。为了解决GS的缺点，GaMeS模型引入了网格和高斯分布的混合形式，可以在动画过程中自动调整位置、比例和旋转。此外，证明了可以在学习过程中调整初始网格。
