面向三维感知生成对抗网络的高斯喷洒解码器
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了一种将 NeRF-based 3D-aware GANs 的高渲染质量与 3D Gaussian Splatting 的灵活性和计算优势相结合的新方法。通过训练一个解码器，将隐式的 NeRF 表示映射到显式的 3D Gaussian Splatting 属性，我们可以首次将 3D GANs 的代表性多样性和质量整合到 3D Gaussian Splatting...
近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。其中，NeRF模型可以从少量二维图像中合成逼真的视图，但训练和推理时间较长。相比之下，GS是一种快速训练和实时渲染的新技术。为了解决GS的条件问题，引入了GaMeS模型，它是网格和高斯分布的混合形式。该方法可以在动画过程中自动调整位置、比例和旋转，实现高质量的实时生成视图。同时，证明了可以在学习过程中调整初始网格。
