Splatfacto-W: 无约束照片收集的高斯喷溅的 Nerfstudio 实施
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文介绍了 Splatfacto-W,一种通过将每个高斯神经颜色特征和每个图像外观嵌入到光栅化过程中,并结合基于球谐函数的背景模型来表示不同光度外观并更好地描述背景,从而在野外环境中提供高质量、实时的新视角合成。我们的方法相比于 3DGS,平均提高了 5.3 dB 的峰值信噪比(PSNR),训练速度比基于 NeRF 方法提高了 150 倍,并且达到了与 3DGS 相似的渲染速度。
本文介绍了一种基于点的可微渲染框架,用于从照片集合中重建场景。该框架结合了残差球谐系数传输模块和空间注意力模块,适应不同光照条件和光度后处理。实验结果显示该方法优于现有方法在渲染质量、收敛速度和渲染速度方面。