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实时辐射场渲染的各向同性高斯散落
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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
pixelSplat是一个学习重建3D辐射场的前馈模型，具有实时和内存高效的渲染，可进行可扩展训练和快速3D重建。通过预测3D上的密集概率分布并从中采样高斯均值，克服了局部最小值问题。在基准测试中，pixelSplat在重建可解释和可编辑的3D辐射场方面表现优于现有光场转换器，并且渲染速度提高了2.5个数量级。
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关键要点
- pixelSplat是一个前馈模型，用于从图像对中学习重建3D辐射场。
- 该模型具有实时和内存高效的渲染能力，支持可扩展训练和快速3D重建。
- 通过预测3D上的密集概率分布并采样高斯均值，克服了局部最小值问题。
- 在RealEstate10k和ACID数据集上进行的基准测试显示，pixelSplat在重建可解释和可编辑的3D辐射场方面优于现有光场转换器。
- pixelSplat的渲染速度提高了2.5个数量级。
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