SuperGaussian让3D标清变超清！简单、模块化、通用的超分辨率框架

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点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 如何提升3D模型细节 结合图像和3D数据进行监督，已经实现生成式3D模型，其速度快，生成结果多样化。这些3D模型仍然缺乏与最先进的图像或视频生成模型相匹配的细节和准确性。主要的挑战有： 3D表示的选择 。虽然基于网格的模型最为流行，因为它们不需要对（生成的）形状有先验知识，但它们的规则结构（例如，体素网格、三平面）限制了生成结果的保真度。 获取大量高质量且多样的3D数据仍然困难 。尽管最先进的图像和视频模型是基于数十亿的训练样本进行训练的，但最全面的3D训练数据集至多只包含几百万个对象 SuperGaussian 通过一种简单、模块化和通用的方法解决了这一挑战，该方法可以集成到现有的工作流程中。从任何通用的粗 ………………………………