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    这优化很简单，不要提前载入显存就好了，直接把“ to(self data_device)”删掉。训练的时候，具体训练哪张图片，载入哪张图片就好了。这个在3DGS源码中，已经做了，如下。经过所述的代码修改后，确实显存减少了，但是训练速度变慢了。
  • 清华 中科院 华为 VastGaussian | NeRF再见！突破性的3D高斯喷射技术实现大型场景高质量重建与实时渲染
    对于3DGS，作者需要增加优化迭代次数以使其在作者的主要实验中具有可比性，但简单地这样做会导致内存不足错误。 因此，作者相应地增加密度间隔以建立一个可行的 Baseline （称为修改后的3DGS）。其他配置与原始3DGS论文中的相同。对于Grid-NeRF，由于其保密
  • 3dv入门—3D Gaussian Splatting - Mingshuo Cai Personal Homepage
    听群友这样说，在3dv 2024会议上，3DGS一作讲论文的时候NeRF一作进来发现没位置了，还被关门外了 位置信息：点云位置信息优化,也就是$(x,y,z)$，即高斯椭球的中心点均值$\mu$ 不透明度信息：点云的不透明度，密度优化$\alpha$
  • 3DLS全新尝试：线性高斯核在高频区域实现更清晰、更精确的结果，帧率提高30%！
    3DGS核函数的局限性 三维高斯点渲染（3D Gaussian Splatting, 3DGS）因其高效的基于点的三维渲染方法而备受关注，该方法通过连续的点群紧凑地表示场景。 模糊训练图像，利用多尺度高斯点渲染和Mip滤波提高渲染一致性，以及通过Pixel-GS等方法优化密度控制。
  • ECCV24开源 | 无惧遮挡、动态、光照变化！最鲁棒的3DGS震撼来袭 - 哔哩哔哩
    一句话总结： WildGaussians通过外观和动态变化来增强3DGS 此扩展保留了渲染速度，并与3DGS保持兼容。 （2）不确定性优化：引入了一种对外观变化具有鲁棒性的不确定性优化方案，该方案不会破坏自适应密度控制中使用的梯度统计信息。
  • 一文搞懂3D Gaussian Splatting算法及其实现细节 - 知乎
    但是3dgs厉害的点就是用了高斯作为基底来表达场景，高斯的一些优良的性质可以很大程度地提升渲染和优化的速度。 除了3D高斯，这个算法的另一部分泼溅（splatting）则是使用泼溅算法（ Splatting Algorithms ）来将处于三维场景中的高斯球泼溅到二维屏幕上，这
  • 分享本周所学——三维重建算法3D Gaussian Splatting（3DGS）-CSDN博客
    前几天自学了一下3D Gaussian Splatting（3DGS），觉得非常有意思。 值得注意的是，3D高斯的透明度不止受透明度影响，概率密度越高的地方就越不透明，概率密度越低就越透明。 主要涉及技术包括：多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化
  • 压缩20倍！上交开源FCGS：无需优化！几秒钟压缩3DGS！ - 哔哩哔哩
    无论3dgs的来源是优化还是前向模型，我们的fcgs都能实现快速压缩，提供了一种便捷且无忧的解决方案。与以前的方法相比，这些方法会降低参数值或改变3dgs的结构，因此需要额外的微调，而fcgs旨在同时保留3dgs的值和结构完整性，从而实现无需优化的设计。
  • 一种基于衰减-增长自适应策略的3DGS改进算法 - X技术网
    3dgs的渲染过程使用投影的2d高斯球来计算每个像素的颜色。 7、自适应策略调整，在训练过程中，为了逐步优化高斯球的数量和密度分布，采用了分阶段的自适应策略调整方法，根据不同阶段的梯度条件，系统性地应用克隆-分离和衰减-增长策略，以更有效地
  • 【三维重建】无位姿图像的大场景On-the-fly重建-CSDN博客
    然而，使用运动结构和3dgs优化进行姿态估计，在拍摄完成后仍需几分钟到几小时的计算时间。slam方法与3dgs结合虽然速度快，但在处理宽基线相机和大型场景时存在困难。我们提出了一种即时方法，可以在拍摄后立即生成相机姿态和训练好的3dgs模型。该方法适用
  • NeRF和3DGS对比 | FelixChristians Blog
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  • 3DGS | Talk2Paper
    3DGS在新型视图合成中具有巨大潜力，但压缩优化仍是传输和存储应用中的挑战。 CAT-3DGS引入上下文自适应triplane超先验，实现端到端的优化压缩，具有先进的编码性能。 CAT-3DGS Pro是对CAT-3DGS的增强版本，旨在解决训练和解码时间长的问题。
  • 商汤与浙大研发GeoTexDensifier框架：几何纹理双优化打造高保真3D高斯飞溅模型 - 中国AI网
    3DGS（中国AI网2025年05月14日）3DGS以其逼真、高效的渲染性能在虚拟现实等领域受到了广泛关注。 商汤与浙大研发GeoTexDensifier框架：几何纹理双优化打造高保真3D高斯飞溅模型 针对这个问题，商汤科技和浙江大学团队提出了一种基于几何纹理感知的高密度化





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