高斯泼溅：3D重建与新视角合成综述
计算机视觉与模式识别
2024-09-02 v1 图形学
摘要
基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务，涉及从一组输入图像推断物体或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而受到关注。本综述聚焦于3D重建的最新技术，包括生成新颖、未见过的视角。我们提供了高斯泼溅方法的最新进展概述，涵盖输入类型、模型结构、输出表示和训练策略。还讨论了未解决的挑战和未来方向。鉴于该领域的快速进展以及增强3D重建方法的众多机会，对算法进行全面审视似乎至关重要。因此，本研究对高斯泼溅的最新进展进行了全面概述。
引用
@article{arxiv.2405.03417,
title = {Gaussian Splatting: 3D Reconstruction and Novel View Synthesis, a Review},
author = {Anurag Dalal and Daniel Hagen and Kjell G. Robbersmyr and Kristian Muri Knausgård},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.03417},
year = {2024}
}
备注
24 pages