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GS-Octree: 强光条件下健壮的物体级别三维重建的基于八叉树的高斯插值
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该方法使用高斯散点图进行实际渲染，通过正则项和Poisson重建方法提取网格，快速、可扩展且保留细节信息。可选的优化策略将高斯散点图与网格表面绑定，实现易于编辑、雕刻、绑定、动画制作、合成和调光。与神经隐式函数方法相比，该方法在几分钟内获取逼真渲染所需的可编辑网格，提供更好的渲染质量。
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关键要点
- 提出了一种从3D高斯散点图中快速提取网格的方法。
- 该方法使用高斯散点图进行实际渲染，训练速度比NeRFs更快。
- 引入正则项以鼓励高斯散点图与场景表面对齐。
- 通过Poisson重建方法提取网格，快速、可扩展且保留细节信息。
- 与Marching Cubes算法相比，该方法更有效。
- 可选的优化策略将高斯散点图与网格表面绑定，便于编辑和动画制作。
- 与基于神经隐式函数的方法相比，该方法在几分钟内获取可编辑网格，渲染质量更好。
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