IJCAI 2024 | 更快、更便捷的3D场景生成算法

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关注公众号，发现CV技术之美 论文 FastScene: Text-Driven Fast 3D Indoor Scene Generation via Panoramic Gaussian Splatting 已被国际人工智能顶级学术会议IJCAI-2024主会收录，由中山大学智能工程学院完成。论文第一作者为2023级硕士研究生马义坤，通讯作者为其导师金枝副教授。 原文链接：https://arxiv.org/abs/2405.05768 Code：https://github.com/Mr-Ma-yikun/FastScene 三维模型在虚拟现实增强、游戏电影行业、智能家居等有着广泛应用。生成式模型的发展使得建立三维模型更加便捷，例如根据文本或图像生成三维物体。然而三维场景的生成仍具有较大挑战性。 该工作提出了一种新颖的三维场景快速生成方法，基于文本提示，利用全景图和空间运动约束，提出了渐进式全景修复策略，旨在得到高质量的多视角图像。此外，设计了全景图的高斯训练方法，能够更好的解决高斯泼溅无法处理 ………………………………