InstantStyleGaussian：利用3D Gaussian Splatting实现高效艺术风格迁移

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点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 2025秋招，上来就问3D Gaussian Splatting。。。 以下文章来源于3D视觉之心 写在前面 本文介绍了InstantStyleGaussian，这是一种基于三维高斯飞溅（3DGS）场景表示的创新三维风格迁移方法。通过输入目标风格图像，它能够快速生成新的三维GS场景。方法作用于预先重建的GS场景，结合了扩散模型与改进的迭代数据集更新策略。它利用扩散模型生成目标风格图像，将这些新图像添加到训练数据集中，并使用该数据集迭代更新和优化GS场景。广泛的实验结果表明，我们的方法在确保高质量风格化场景的同时，在风格迁移速度和一致性方面具有显著优势。 领域背景介绍 随着机器人模拟、虚拟现实和自动驾驶等应用的快速发展，3D场景和模型的编辑正扮演着日益重要的角色。在计算机视觉这一不断 ………………………………