arXiv ID:
2605.15010
三维偏正态溅射渲染 / 3D Skew-Normal Splatting
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为Skew-Normal Splatting的新方法,通过用可控制倾斜程度的偏正态分布替代传统高斯分布作为基本渲染单元,使3D场景能更灵活地表达物体尖锐边界和单侧表面,显著提升了渲染质量。
三维偏正态溅射渲染 / 3D Skew-Normal Splatting
本文提出了一种名为Skew-Normal Splatting的新方法,通过用可控制倾斜程度的偏正态分布替代传统高斯分布作为基本渲染单元,使3D场景能更灵活地表达物体尖锐边界和单侧表面,显著提升了渲染质量。
语义泡沫:统一空间与语义的场景分解 / Semantic Foam: Unifying Spatial and Semantic Scene Decomposition
本文提出了一种名为语义泡沫的新方法,通过扩展辐射泡沫的体素结构并添加语义特征场,在3D场景中实现更一致、更准确的对象分割,从而让虚拟现实等交互图形应用能像操作传统3D模型一样方便地编辑和理解场景。
先除雾后渲染:基于物理信息3D高斯泼溅的生成式除雾与无烟新视角合成 / Dehaze-then-Splat: Generative Dehazing with Physics-Informed 3D Gaussian Splatting for Smoke-Free Novel View Synthesis
这篇论文提出了一种先对单张图片进行AI除雾、再用物理规律辅助的3D建模技术,解决了烟雾场景下多角度照片重建3D模型时画面模糊和不稳定的问题,从而能合成出清晰、一致的无烟新视角画面。
RobotPan:一个用于具身感知的360度全景机器人视觉系统 / RobotPan: A 360$^\circ$ Surround-View Robotic Vision System for Embodied Perception
这篇论文提出了一个名为RobotPan的机器人视觉系统,它通过整合多个摄像头和激光雷达,实现了360度全景实时视觉感知与三维场景重建,解决了传统机器人视野狭窄和画面抖动的问题,为远程操控和自主导航等任务提供了更流畅、更全面的环境感知能力。
通过迭代高斯摘要展开三维高斯泼溅 / Unfolding 3D Gaussian Splatting via Iterative Gaussian Synopsis
这篇论文提出了一种名为‘迭代高斯摘要’的新方法,它通过一种‘自上而下’的展开策略,将原本占用大量存储空间的三维场景模型压缩成多个细节层次,在显著减少存储需求的同时,保证了高质量的实时渲染效果,尤其适合在带宽和内存有限的设备上使用。
LiveStre4m:基于前馈网络的非标定多视角视频实时新视角流式传输 / LiveStre4m: Feed-Forward Live Streaming of Novel Views from Unposed Multi-View Video
这项研究提出了一种名为LiveStre4m的新方法,它能够仅使用少数几个未经校准的摄像头拍摄的视频,以前所未有的速度实时生成并流畅播放任意新角度的动态3D场景视频,解决了传统方法依赖精确相机参数且计算缓慢的难题。
EventHub:无需主动传感器的通用事件立体视觉网络数据工厂 / EventHub: Data Factory for Generalizable Event-Based Stereo Networks without Active Sensors
这篇论文提出了一个名为EventHub的新框架,它能够仅利用普通彩色图像生成训练数据,从而训练出无需昂贵传感器标注、且泛化能力出色的基于事件的立体视觉深度网络。
UltraG-Ray:基于物理的高斯光线投射用于超声新视角合成 / UltraG-Ray: Physics-Based Gaussian Ray Casting for Novel Ultrasound View Synthesis
这篇论文提出了一种名为UltraG-Ray的新方法,它通过一种可学习的3D高斯场来表示超声场景,并结合一个高效的、基于物理的渲染模块来合成更逼真的B超图像,显著提升了模拟图像的真实感。
用于高动态范围新视角合成的物理启发式高斯溅射方法 / Physically Inspired Gaussian Splatting for HDR Novel View Synthesis
这篇论文提出了一种名为PhysHDR-GS的新方法,它通过模拟场景的物理反射特性和可调节的环境光照,有效解决了现有技术在合成高动态范围新视角时难以准确捕捉光照变化和细节的难题,在提升画面质量的同时保持了实时渲染速度。
更少高斯,更多纹理:4K前馈式纹理化高斯泼溅 / Less Gaussians, Texture More: 4K Feed-Forward Textured Splatting
这篇论文提出了一种名为LGTM的新方法,它通过预测少量高斯几何基元并给每个基元配上纹理,成功实现了无需逐场景优化就能生成高质量4K新视角图像,解决了现有前馈式方法因基元数量随分辨率暴增而无法处理高分辨率合成的难题。
请先 登录 后再提交论文