MVGS：GS优化新范式！最强3D与4D重建GS方法（已开源）

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点击上方“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 快速获得最新干货 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！ MVGS：GS优化新范式！最强3D与4D重建GS方法（已开源） 作者: Xiaobiao Du 论文：https://arxiv.org/pdf/2410.02103 项目主页: https://xiaobiaodu.github.io/mvgs-project/ 代码: 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 ………………………………