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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 教程： 15讲全部上线！2024最炸裂的新技术！3D Gaussian Splatting 论文信息 标题：Direct Learning of Mesh and Appearance via 3D Gaussian Splatting 作者：Ancheng Lin and Jun Li 机构：悉尼科技大学计算机科学学院、澳大利亚人工智能研究所（AAII） 原文链接：https://arxiv.org/abs/2405.06945 编译：Cheung@ 计算机视觉life 摘要 精确地重建包含明确几何信息的三维场景既有吸引力又有挑战性。几何重建可得益于可微分外观模型（differentiable appearance models），如神经辐射场和三维高斯泼溅（3DGS）。本文提出 一种可学习的场景模型 ，它 将 3DGS 与明确的几何表示——网格（mesh）相结合 。本模型以 端到端（end-to-end）的方式学习网格和外观 ，其中我们 将三维高斯绑定到网格面（mesh faces）上，并对 3DGS 进行可微分渲染以获
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