基于网格吸附高斯喷溅的动态三维物体重建与模拟
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了 Mesh-adsorbed Gaussian Splatting（MaGS）方法，它通过在网格表面生成互相吸附的网格 - 高斯三维表示，结合了三维高斯的渲染灵活性和网格的空间一致性，引入了可学习的 Relative Deformation Field（RDF）来更精确地捕捉每个三维高斯的运动，从而实现了高渲染准确性和逼真变形，在 D-NeRF 和 NeRF-DS...
近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。NeRF模型合成逼真视图，但训练和推理时间长。GS是一种快速训练和实时渲染的新技术，通过高斯分布近似渲染点对图像像素的贡献。GaMeS模型结合网格和高斯分布，实现了高质量渲染和动画过程中的自动调整。学习过程中可以调整初始网格。
