NeurIPS 2024｜DiffGS：首个通用三维高斯生成模型

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨周俊昇 编辑丨极市平台 极市导读   在本文中，作者第一次实现了原生的三维高斯生成式模型，无需对高斯数据进行体素化等预处理操作，并可以生成任意数量的3DGS。DiffGS同时是第一个通用三维高斯生成模型，支持图生3DGS、文生3DGS、三维高斯补全、点云到3DGS的生成等任务 。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 清华大学近期的工作：DiffGS: Functional 3D Gaussian Splatting Diffusion 被接收于 NeurIPS 2024。论文代码已开源： 论文地址： https://arxiv.org/abs/2410.19657 项目主页： https://junshengzhou.github.io/DiffGS 代码地址： https://github.com/weiqi-zhang/DiffGS 作者提出使用函数化方式来将离散的、非结构化的三维高斯表征解耦地表示为三个三维高斯函数，包括高斯概率函数、高斯颜色函数和高斯变换函数。在这三个连续的三维 ………………………………