NeurIPS 2024 | 浙大等提出eFreeSplat，基于3DGS的泛化性三维重建方法

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最近来自浙江大学和华中师范大学的研究人员提出 eFreeSplat 模型，一种基于 3D 高斯点云表示（3DGS）的泛化性三维重建方法。该方法仅需要两张不同视角和相机参数作为输入，通过一次前馈网络即可输出场景的 3DGS 表示，无需原始 3DGS 方法在单场景上进行长时间的优化。 论文标题： Epipolar-Free 3D Gaussian Splatting for Generalizable Novel View Synthesis 论文地址： https://arxiv.org/abs/2410.22817 项目地址： https://tatakai1.github.io/efreesplat/ 背景 随着三维重建技术的进步  3D 高斯点云表示（3DGS）在多视角合成和渲染中的应用取得了显著进展。然而，现有方法在处理大视角重叠、视角不一致等问题时仍存在局限，尤其是在泛化能力方面。 泛化性3DGS vs 原始3DGS 相比于传统的 3DGS 方法，泛化性 3DGS 通过引入跨场景训练和几何先验的方式实现 few-shot 的前馈 3DGS 点云位置和属性的 ………………………………