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3DGS的缺陷和其他论文的解决方案

发表于2024-12-09|更新于2025-02-12|科研笔记
|阅读量:
文章作者: Loong
文章链接: https://www.wuli-loong.xyz/posts/beba4797.html
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 Loong'Blog！
三维重建，3DGS，Nerf
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  1. 3DGS的缺陷和其他论文的解决方案
    1. 未来研究方向
    2. FUTURE RESEARCH DIRECTIONS
    3. 【学习记录】
    4. 3DGS几何精度：SuGaR，2DGS，NeuSG，GSDF
    5. 2DGS解决的问题：
      1. 2DGS解决了这些问题
      2. 1. 什么是法线？
      3. 2. 描述物体表面的方向
      4. 2. 光照计算
      5. 3. 几何重建
      6. 4. 视角一致性
    6. 法线正则化的定义
      1. 法线正则化应用场景
        1. (1) 三维重建
        2. (2) 光照渲染
        3. (3) 神经辐射场（NeRF）
    7. SparseGS
      1. 方法细节
      2. 实验结果
    8. DepthSplat
      1. 关键思路
      2. 方法创新
    9. DN-Splatter
      1. 论文亮点
      2. 核心方法
      3. 第二轮阅读总结
      4. 核心方法
      5. 实验与结果
    10. Depth-Regularized Optimization
      1. 1、摘要分析
      2. 2. 方法解析
    11. InFusion
      1. 摘要分析
      2. 1. 核心研究问题
      3. 2. 方法解析
      4. (a) 3D 高斯修补和编辑结果
      5. (b) 深度补全质量的对比
    12. RaDe-GS
      1. 主旨总结：
      2. 亮点
      3. 关键思路：
      4. 实验验证：
  2. 拓展知识
    1. 渲染 和 重建 的区别：
      1. 1. 概念区别
      2. 2. 目标区别
    2. 什么是辐射场？
      1. 简单的解释
      2. 一个类比
    3. 运动结构恢复 (SfM) 和多视图立体 (MVS)的任务
      1. 1. 运动结构恢复 (SfM)
      2. 2. 多视图立体 (MVS)
      3. SfM 与 MVS 的关系
      4. 总结对比
    4. 面向外的室内重建
      1. 面向外重建的挑战
    5. 可微分的3D高斯基元的作用
      1. 可微分的意义
      2. 为什么需要可微分？
      3. 如何实现可微分？
    6. Nerfacto
      1. 与传统 NeRF 的对比
      2. Nerfacto 的核心特点
    7. InFusion 方法
      1. Latent Diffusion Model (LDM)
      2. 1. LDM 的核心思想
      3. 2. 深度绘制框架的流程
      4. 3. 该框架的优势
      5. 4. 在本文中的应用
    8. 高斯散点的离散性和非结构化特性
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