北航发布“ We-GS：一种适用于无约束照片集的室外场景原始高效三维高斯表示”

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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 【WE-GS: An In-the-wild Efficient 3D Gaussian Representation for Unconstrained Photo Collections】 文章链接： [2406.02407] WE-GS: An In-the-wild Efficient 3D Ga... 项目主页： https://yuzewang1998.github.io/we-gs.github.io/   从无约束的照片集合中进行新的视图合成( NVS )在计算机图形学中具有挑战性。最近，3D高斯泼溅( 3DGS )显示出对静态场景进行真实感和实时NVS的前景。在3DGS的基础上，我们提出了一个有效的基于点的可微渲染框架，用于从照片集合中重建场景。我们的关键创新点是一个基于残差的球谐系数传递模块，使3DGS适应变化的光照条件和光度后处理。这个轻量级模块可以预先计算，并确保从渲染图像到3D高斯属性的有效梯度传播。此外，我们观察到外观编码器和瞬态掩膜预测器，这两个最关键的部分来自于无约束 ………………………………