Identifying Unnecessary 3D Gaussians using Clustering for Fast Rendering of 3D Gaussian Splatting

本文提出一种实时识别3D高斯散射中不必要的部分,通过离线聚类和投影优化,有效降低渲染计算,同时保持图像质量。在Mip-NeRF360数据集上,该技术提升了38.3%的渲染效率且不牺牲PSNR,加速GPU性能10.7倍。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Identifying Unnecessary 3D Gaussians using Clustering for Fast Rendering of 3D Gaussian Splatting
基于聚类的三维高斯散射快速绘制算法

Joongho JoHyeongwon KimJongsun Park
Joongho Jo,Hyeongwon Kim,Jongsun Park
3D Gaussian splatting (3D-GS) is a new rendering approach that outperforms the neural radiance field (NeRF) in terms of both speed and image quality. 3D-GS
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