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本研究提出了Swift4D方法,旨在解决动态场景重建中的存储和训练时间问题。通过分离静态与动态元素,并采用多分辨率4D哈希映射,显著提升了渲染质量,训练速度提高了20倍,存储需求仅为30MB。

Swift4D: An Adaptive Divide-and-Conquer Gaussian Splatting Method for Compact and Efficient Reconstruction of Dynamic Scenes

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-16T00:00:00Z
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