400+倍渲染加速！港科大PyGS：金字塔框架多尺度还原大规模场景细节

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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 还有什么阻碍大规模渲染？ 神经辐射场（NeRF） 在处理大规模场景时面临细节丢失和渲染缓慢的挑战。尽管一些扩展NeRF的方法（如MegaNeRF[2]、BlockNeRF[3]和SwitchNeRF[4]）试图解决这些问题，但由于频谱偏差和计算资源需求的限制，仍难以捕捉复杂细节和实现实时渲染。 3D高斯散射（3DGS） 通过各向异性高斯实现了高质量、实时的图像渲染，但在大规模场景中面临整合不同尺度物体和初始化点云的困难。 早期的大规模场景表示主要依赖特征匹配和BA来重建稠密3D几何结构，但在扩展到大规模场景时会遇到伪影和有限的纹理质量问题。NeRF在3D场景表示方面表现出显著的改进，但在处理大规模场景时面临模型容量和计算资源需求的问题。分而治之的方 ………………………………