MVGS：GS优化新范式！最强3D与4D重建GS方法（已开源）

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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 本文为星球嘉宾、论文作者投稿 Author : Xiaobiao Du Project page : https://xiaobiaodu.github.io/mvgs-project/ Code : https://github.com/xiaobiaodu/MVGS 摘要 最近在体积渲染领域开展的工作，例如 NeRF 和 3D Gaussian Splatting（3DGS）借助学习到的隐式神经辐射场或 3D Gaussians，大大提高了渲染质量和效率。Vanilla 3DGS 及其变体在显式表示的基础上进行渲染，通过在训练过程中采用 NeRF 的每次迭代单视角监督来优化参数模型，从而提高实时效率。因此，某些视图被过度拟合，导致新视图合成中出现不令人满意的外观和不精确的三维几何图形。为了解决上述问题，我们提出了一种新的 3DGS 优化方法，其中包含四个关键的新贡献： 我们将传统的单视角训练模式转变为多视角训练策 ………………………………