文章预览
导读 3D Gaussian Splatting(3DGS)目前已经在多个领域展现出巨大的应用潜力，尤其是在虚拟现实、增强现实和计算机图形学中。通过使用多视角图像技术，3DGS能够从不同的视角合成出真实世界的三维模型。 尽管3DGS的应用前景广阔，但其实施过程却面临着不少挑战。传统的三维重建方法通常依赖于准确的相机姿态信息，这在实际操作中并不容易获得，而其应用场景往往都处于一个动态或复杂的环境，如何在缺乏精确姿态输入的情况下实现高质量的三维重建，成为了亟待解决的关键问题。 针对上述挑战，作者提出了NoPoSplat的创新方法，它能够从没有位姿的稀疏图像中高效重建三维场景。该模型仅依靠光度损失进行训练，能够实时生成3DGS模型。实验结果表明，在新视角图像的合成质量方面，该方法超越了传统需要姿态信息的方法，特别是在输入图像重叠有
………………………………
