多视角引导的自适应分位数基准几何一致性密度化的 MV-G Splatting
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。利用多视图考虑的指导下，通过 MVGSplatting 方法，我们提出了一种新的、综合考虑多视图的解决方案，用于改进 3D 重建的质量和准确性，包括提高渲染质量、修正深度计算的不一致性、动态决定附加密度以获取细节和利用 Marching Cubes 算法进行直接网格提取。
本研究介绍了一种栅格化方法，用于渲染通用3D高斯飞溅的深度图和表面法线图，提高形状重建准确性并保持计算效率。该方法在DTU数据集上达到与NeuraLangelo相当的Chamfer距离误差，训练和渲染时间与传统高斯飞溅相似。该方法是高斯飞溅的重要进展，可集成到现有方法中。
