清华&港大开源，如何通过深度置信图提升3D重建的精度和速度？

主要观点总结

本文介绍了一种名为TranSplat的新型通用3D高斯溅射（G-3DGS）方法，用于稀疏视图设置中的场景重建。该方法通过利用深度置信图增强不同视图之间的匹配，并结合单目深度估计模型的先验知识，提高了视图之间不重叠区域的深度估计精度。文章还介绍了算法框架、实验仿真验证、总结及局限性等内容。

关键观点总结

关键观点1: TranSplat方法简介

这是一种新型的、可泛化的稀疏视图场景重建网络，采用基于变换器的架构，通过预测像素级的3D高斯参数来渲染新视图。

关键观点2: 主要贡献

提出利用深度置信图来增强不同视图之间的匹配，并将单目深度估计模型的先验知识编码到高斯参数的预测中，确保即使在非重叠区域也能精确估计3D高斯中心。

关键观点3: 核心思想与方法

该方法以多视图图像为输入，首先提取图像特征和单目深度先验。然后使用深度感知可变形匹配变换器模块计算多视图特征相似性，并使用深度细化U-Net进一步细化深度预测。最后，预测像素级的3D高斯参数以渲染新视图。

关键观点4: 实验仿真验证

文章提到了在实验仿真验证阶段进行了一系列测试来评估所提出方法的有效性。

关键观点5: 局限性

按照像素预测3D高斯基元可能导致物体侧面的点数较少，旋转物体时可能造成间隙。探索生成更有意义的3D高斯以表示物体侧面将是未来研究的方向。

文章预览

点击上方“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 快速获得最新干货 以下内容来自   智驾机器人技术前线 开启你的3DGS项目！带你爆改3DGS-SLAM，Compact3DGS+GICP +Unc-Model+GTSAM！ MetaCam EDU 正式发售！应用于机器人定位导航、实景三维重建等，让研发之路，畅通无阻！ 1.论文信息 论文标题：TranSplat: Generalizable 3D Gaussian Splatting from Sparse Multi-View Images with Transformers 作者：Chuanrui Zhang1∗, Yingshuang Zou1∗, Zhuoling Li, Minmin Yi, Haoqian Wang1† 作者单位：清华大学，香港大学，E-surfing Vision Technology Co., Ltd 论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.13770 项目地址：https://xingyoujun.github.io/transplat/#todo 2.摘要 与之前的3D重建方法如NeRF相比，最新的通用3D高斯溅射（G-3DGS）方法即使在稀疏视图设置中也展现出了令人印象深刻的效率。然而，现有G-3DGS方法的有前景的重建性能在很大程度上依赖于 ………………………………