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本研究探索了在大规模高分辨率数据集上训练高参数3D高斯喷溅(3DGS)模型的可能性,并设计了一种通用模型并行训练方法。观察到增加原始数量时视觉质量明显提高的积极趋势。该研究还首次尝试在全矩阵城市数据集上训练了一个超过十亿个图元的3DGS模型,达到了有希望的视觉质量。

RetinaGS:使用十亿级三维高斯函数进行密集场景渲染的可扩展训练

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-17T00:00:00Z
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