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RetinaGS：使用十亿级三维高斯函数进行密集场景渲染的可扩展训练
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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
本研究探索了在大规模高分辨率数据集上训练高参数3D高斯喷溅（3DGS）模型的可能性，并设计了一种通用模型并行训练方法。观察到增加原始数量时视觉质量明显提高的积极趋势。该研究还首次尝试在全矩阵城市数据集上训练了一个超过十亿个图元的3DGS模型，达到了有希望的视觉质量。
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关键要点
- 本研究探索了在大规模高分辨率数据集上训练高参数3D高斯喷溅（3DGS）模型的可能性。
- 设计了一种称为RetinaGS的通用模型并行训练方法。
- 该方法适用于任何场景和任意高斯图元分布。
- 能够探索3DGS的原始数量和训练分辨率的缩放行为。
- 观察到增加原始数量时视觉质量明显提高的积极趋势。
- 首次在全矩阵城市数据集上训练了一个超过十亿个图元的3DGS模型。
- 该模型达到了有希望的视觉质量。
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