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CityGaussian: 高质量大规模场景实时渲染
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为HO-Gaussian的混合优化方法，通过将网格体积与3D高斯喷洒管道结合，实现了在城市场景中的渲染。同时，引入了点密度化来提高训练期间出现问题的区域的渲染质量，并使用高斯方向编码作为视角相关的颜色表示的替代方法。实验结果表明，HO-Gaussian在多相机城市数据集上实现了实时照片级渲染。
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关键要点
- 提出了一种名为HO-Gaussian的混合优化方法。
- HO-Gaussian结合了网格体积与3D高斯喷洒管道。
- 该方法克服了对初始结构运动点的依赖性。
- 引入点密度化以提高训练期间问题区域的渲染质量。
- 使用高斯方向编码作为视角相关的颜色表示的替代方法。
- 引入神经翘曲以增强多相机系统中物体的一致性。
- 实验结果表明HO-Gaussian在多相机城市数据集上实现了实时照片级渲染。
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