基于学习的高斯斑晕渲染和微调扩散特征的少样本点云重建和去噪
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。利用深度学习方法从少量图像重建和去噪点云，通过使用基于图像的深度学习模型所提取的先验知识来改善约束条件下的重建，并通过引入语义一致性监督来规范化可微渲染器的训练。同时，提出了一种细调稳定扩散算法用于去噪点云的渲染图像，并论证了这些学习的滤波器如何能够去除无需 3D 监督的点云噪声，并与 DSS 和 PointRadiance 方法进行了对比，实现了在 Sketchfab 测试集和 SCUT...
本文介绍了一种利用深度学习改善约束条件下重建的技术，通过基于图像的深度学习模型提取先验知识，实现少量图像重建和去噪点云。同时，通过引入语义一致性监督来规范化可微渲染器的训练。文章还提出了一种细调稳定扩散算法用于去噪点云的渲染图像，并与其他方法进行了对比，实现了更高质量的3D重建。
