3DGS界的新秀？实现迄今为止最快的训练速度，加速6倍以上！

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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 本文转自：深蓝AI 这个开源框架，造福了无数卫星定位研究者和初创公司！ 一招掌握视觉三维重建！深度计算+点云处理+网格重建优化+纹理贴图！ 论文标题： DoGaussian: Distributed-Oriented Gaussian Splatting for Large-Scale 3D Reconstruction Via Gaussian Consensus 论文作者： Yu Chen, Gim Hee Lee 项目地址： https://aibluefisher.github.io/DoGaussian 导读： 本文提出了一种名为DoGaussian的方法，它采用分布式策略来训练3DGS。该方法通过将场景分割成多个区块，并运用交替方向乘子法（ADMM）融入到3DGS的训练流程中，实现了训练过程的优化。DoGaussian能使3DGS的训练速度提升超过6倍，同时保持顶尖的渲染质量。 ©️【深蓝AI】编译 最近3DGS领域的进步在新颖视角合成（NVS）任务上显示出了颇具前景的结果。凭借其卓越的渲染 ………………………………