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🫱点这里加入16个细分方向交流群（🔥推荐）🫲 导读 在新视图合成领域中，3DGS一直表现不俗，但在稀疏输入视图的情形下，渲染质量常会显著下降并导致细节缺失，然而在一些特殊的条件下，稠密的输入不一定能够得到保证， 因此如何让稀疏的场景也充满细节 ，是3DGS领域的主要挑战。 为应对这一问题，该研究提出了一种稀疏视图3DGS方法，通过预训练的DINO-ViT模型提取特征进行语义正则化，以确保多视图语义一致性，并加入局部深度正则化来提升对未见视角的泛化能力，经过该改进，该方法在LLFF数据集上的PSNR可较现有前沿方案最高提升0.4dB，明显减少失真并增强视觉细节，为新视图合成提供了更优的解决方案。 ©️【深蓝AI】编译 论文标题：See In Detail: Enhancing Sparse-view 3D Gaussian Splatting with Local Depth and Semantic Regularization 论文作者：Zongqi He, Zhe X
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