读论文《MVSplat360: Feed-Forward 360 Scene Synthesis from Sparse Views》

最新推荐文章于 2025-12-05 11:17:30 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-05 11:17:30 发布 · 1.2k 阅读 · 12 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #3d #计算机视觉 #神经网络 #深度学习

最低0.47元/天 解锁文章
Splatter-360：一键生成360度全景图的3D渲染框架
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
12-11 367
想象一下，您用手机拍摄了几张不同位置的360度全景照片。理解照片间的空间关系：自动解析每张全景图的位置和角度信息。重建完整的3D场景：基于有限数量的输入图像，构建出逼真的三维环境。自由漫游：允许用户在这个虚拟环境中随意移动视角，探索每一个角落。全方位观看：支持从任意位置和角度查看场景，提供沉浸式的视觉体验。实时性能：确保流畅的操作体验，无延迟或卡顿现象。最令人印象深刻的是，Splatter-360仅需少量原始图片就能完成上述任务，并且生成的新视角画面质量极高，自然逼真。
FLARE: Feed-forward Geometry, Appearance and Camera Estimation from Uncalibrated Sparse Views阅读笔记
2403_85515624的博客
04-24 955
FLARE，是一种前馈模型，旨在从未经校准的稀疏视角图像（即最少仅需 2 到 8 张输入图像）中推断出高质量的相机姿态和三维几何信息，这在现实世界的应用中是一个具有挑战性但又切实可行的设定。FLARE的解决方案采用了以相机姿态作为关键桥梁的级联学习范式认识到相机姿态在将三维结构映射到二维图像平面中所起的关键作用。具体而言，FLARE 从相机姿态估计开始，其结果为后续几何结构和外观的学习提供条件，并通过几何重建和新视角合成的目标进行优化。
mvsplat 的笔记
qq_41623632的博客
05-29 2160
因此，代码里有两个 for loop, 一个 循环 .torch 文件， 一个 循环 torch 文件里面的数据集。每一个 pixel 生成一个坐标, 对应一个 Gaussian. Pixel 发生光线，， 通过卷积 变成2个通道，其中一个作为 density, 另一个作为 视差。. 并不一定是从 像素 中点 发生光心， 因此，每一个 pixel 还有一个。的4个通道预测的，先得到四元数。图像， 而每一个 数据集的以字典的形式进行存放。： 表示投影的 refrence image。，也是泛化得到的，从。
论文解读|计算机视觉新巅峰，微软&牛津联合提出MVSplat登顶3D重建
柏企阅文
04-01 3972
计算机视觉新巅峰，微软&牛津联合提出MVSplat登顶3D重建计算机视觉新巅峰，微软&牛津联合提出MVSplat登顶3D重建计算机视觉新巅峰，微软&牛津联合提出MVSplat登顶3D重建
mvsplat360：360度场景合成新篇章
gitblog_00849的博客
04-07 742
mvsplat360：360度场景合成新篇章 项目介绍 mvsplat360 是一个开源项目，专注于从稀疏视角生成360度全景场景的合成。该项目由 Yuedong Chen、Chuanxia Zheng、Haofei Xu 等人开发，并在 NeurIPS 2024 上发表。mvsplat360 利用深度学习技术，通过少量视角输入，合成全方位、高质量的360度全景图像，为虚拟现实、全景视频等领域提供...
【即插即用】PM-Loss解决Feed-Forward 3DGS边缘突变问题
m9_743106469350的博客
06-24 1359
3DGS模型虽具备超高速渲染能力，但其在新场景重建时需进行耗时的逐场景优化，限制了实际应用价值。这一挑战推动了前馈式3DGS方法的发展[7,8]（本研究的核心关注点）。与通过优化几何提升视觉质量的逐场景调参方法不同，前馈式3DGS模型虽在外观增强方面取得显著进展[9-14]，其几何质量仍存在明显缺陷。问题的根源在于前馈方法依赖的深度图表征：多数模型通过预测深度图反投影构建3D高斯表征，而深度图在物体边界处的突变性[15,16]会直接传导至三维空间，导致几何质量下降。
feed-forward系列工作集合与跟进（截止8月）
m9_743106469350的博客
08-14 1490
自vggt获得cvpr 2025 best paper以后，feed-forward系列工作暂停了一小阶段之后，目前又进入了一个大爆发期，而我们不难看出，自dust3r到vggt基本奠定了feed-forward系列的pipeline，比如对于MVS类的工作，其框架基底是：输入图像，经过transformer以后，输出大家关心的pose、pointmap、confidence、depth等信息；对于3r框架接续3DGS的工作，其框架基底是：输入图像，经过transformer以后，输出N个高斯球对应的属性。
CVPR-2024-卫星遥感图像相关论文 16篇
weixin_42155685的博客
10-14 3122
文章解读: http://www.studyai.com/xueshu/paper/detail/00ffce4794文章链接: (https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Kuckreja_GeoChat_Grounded_Large_Vision-Language_Model_for_Remote_Sensing_CVPR_2024_paper.html)Recent advancements in Large Vision-Language
【ECCV2020】完整论文集part2
TomRen
07-18 7985
ECCV2020 接收论文完整列表 看论文学CV
3D物体生成技术路线(三)--single image 3D reconstruction
supersyzz的博客
11-05 1278
跟直接用3D信息训练的方法不同，这类方法利用2D图像和pretrained stable diffusion训练，那必然抨击一下直接用3D信息的方法的问题。
【论文笔记】FLARE：feed-forward+pose&geometry estimate+GS
m9_743106469350的博客
03-12 1587
我们提出了FLARE，一种前馈模型，旨在从未校准的稀疏视角图像（即少至2-8张输入）中推断出高质量的相机姿态和3D几何结构。这是一个在现实应用中具有挑战性但又非常实用的场景。我们的解决方案采用了一种级联学习范式，其中相机姿态作为关键桥梁，认识到其在将3D结构映射到2D图像平面中的重要作用。具体来说，FLARE从相机姿态估计开始，其结果作为后续几何结构和外观学习的条件，并通过几何重建和新视角合成的目标进行优化。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 1095
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 901
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1183
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
最新发布
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 580
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 577
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 1072
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
NewCarRen的博客
12-03 1011
本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 273
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

请站在我身后

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值