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本文提出了一种新的稠密SLAM方法,利用高斯斑点进行场景表示,实现实时重建和渲染。该方法通过自适应扩张策略优化场景几何,提升重建性能和运行效率。实验结果表明,该方法在多个数据集上具有竞争力的渲染质量和准确性。

HUGS: 通过高斯分布点绘制进行城市环境全面三维场景理解

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-19T00:00:00Z

该文章介绍了一种新的稠密同时定位与建图(SLAM)方法,使用高斯斑点作为场景表示。该方法能够实时重建和渲染真实世界和合成场景,并通过新的策略扩展高斯斑点的应用。此外,还将高斯斑点扩展到编码几何并进行实验。该方法在真实世界和合成数据集上具有竞争力的重建性能和运行时间。

实时动态视角合成的时空高斯特征喷洒

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-28T00:00:00Z
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