SpotlessSplats：在 3D 高斯溅写中忽略干扰因素
计算机视觉与模式识别
2024-07-31 v2 机器学习
摘要
3D 高斯溅写（3DGS）是一种用于 3D 重建的有前景技术，能够实现高效的训练和渲染速度，适用于实时应用。然而，当前方法需要高度受控的环境（无移动人物或随风飘动的物体，且光照一致），以满足 3DGS 的视图一致性假设。这使得对现实世界捕获的重建变得棘手。我们提出 SpotLessSplats 方法，利用预训练的通用特征和鲁棒优化，有效地忽略瞬时干扰因素。该方法在视觉和量化指标上均实现了状态最佳的重建质量，适用于随意捕获场景。附加结果请访问：https://spotlesssplats.github.io
引用
@article{arxiv.2406.20055,
title = {SpotlessSplats: Ignoring Distractors in 3D Gaussian Splatting},
author = {Sara Sabour and Lily Goli and George Kopanas and Mark Matthews and Dmitry Lagun and Leonidas Guibas and Alec Jacobson and David J. Fleet and Andrea Tagliasacchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.20055},
year = {2024}
}