BriefGPT - AI 论文速递
·
基于 SAM 掩模引导的室内场景重建中的网格和三维高斯融合
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
我们提出了一种结合3D高斯喷洒和网格表示的三维室内场景重建新方法。该方法利用网格表示室内场景的房间布局，同时使用3D高斯表示其他物体。为了克服挑战，我们采用了Segment Anything Model（SAM）来指导基元的选择。此外，我们还引入了额外的致密化阶段，避免了图像质量降低。
🎯
关键要点
- 提出了一种结合3D高斯喷洒和网格表示的三维室内场景重建新方法。
- 该方法利用网格表示室内场景的房间布局，包括墙壁、天花板和地板。
- 使用3D高斯表示其他物体，充分发挥两种表示的优势。
- 提供了增强的灵活性和编辑的便利性。
- 采用Segment Anything Model（SAM）来指导基元的选择，克服联合训练的挑战。
- SAM掩码损失确保每个实例由高斯或网格表示，确保清晰分离和稳定训练。
- 在标准致密化后引入额外的致密化阶段，避免图像质量降低。
🏷️
