1.资料项目：论文：代码：2.论文2.1摘要神经辐射场能够重建高质量的可驱动人类化身，但训练和渲染成本很高。为减少消耗，本文提出可动画化的3D高斯，从输入图像和姿势中学习人类化身。我们通过在正则空间中建模一组蒙皮的3D高斯模型和相应的骨架，并根据输入姿态将3D高斯模型变形到姿态空间，将3D高斯[1]扩展到动态人类场景。本文引入哈希编码的形状和外观来加快训练，并提出与时间相关的环境光遮蔽，以在包含复杂运动和动态阴影的场景中实现高质量重建。在新视图合成和新姿态合成任务中，所提出方法在训练时间、渲染速度和重建质量方面都优于现有方法。所提出方法可以很容易地扩展到多人类场景，并在25秒训练时间内实现十人
目录前言1、安装python（1）下载地址（2）添加环境变量2、安装CUDA 3、安装git（1）下载地址（2）检查是否安装成功4、安装visualstudio5、安装COLMAP（1）下载地址（2）添加环境变量6、安装ffmpeg（1）下载地址（2）添加环境变量（3）检查是否安装成功7、安装pytorch8、安装其他依赖项9、安装viewers（可视化界面）10、设置启动脚本与data文件夹（1）设置5个.bat脚本（2）data文件夹设置11、打开可视化页面12、外接Unity操作（1）Unity下载（2）Unitygaussiansplatting外挂操作（3）Unity中
我在iOS应用程序中使用高斯方程来实现特定的照片效果。我使用:doublesigmaX=...;//somevalueherefor(inti=0;i并且F的值用于确定在其他地方用完的特定强度。到目前为止一切顺利....F是预期的典型钟形曲线。但是，问题是，我想根据用户输入缩放这条曲线的标准偏差。例如，在下图中，我想将曲线从绿线移动到红线(蓝色可能是中间线)，希望以线性步骤进行:现在，给定标准符号:并将它与我在代码中实现它的方式进行比较，我想到了改变1/sqrt(sigmaX)来改变比例/SD。我尝试以线性步长递增1/sqrt(sigmaX)(以获得线性递增)或递增x^n以获得SD中n
基于SpectacularAI与NeRF实现三维重建-使用IPhone创建数据集前言项目简介创建数据集扫描处理数据集解析数据集Python环境Windowsffmpeg环境搭建数据集处理安装Nerfstudio需要CUDA环境依次安装依赖pipinstallnerfstudioNerfstudio实现效果开始训练参数配置实时训练浏览前言本项目参考YouTube中博主（SpectacularAI）详细可了解：SpectacularAI官网本文项目构建在Windows与Ubuntu中，二者在项目构建中并未有实质性的差距，可相互参考环境与参数的配置，本文即在Windows11（已配置好CUDA）中进
在上一篇文章中，我开始研究高斯泼溅（3DGS：3DGaussianSplatting）。它的问题之一是数据集并不小。渲染图看起来不错。但“自行车”、“卡车”、“花园”数据集分别是一个1.42GB、0.59GB、1.35GB的PLY文件。它们几乎按原样加载到GPU内存中作为巨大的结构化缓冲区，因此至少也需要那么多的VRAM，加上更多用于排序，加上在官方查看器实现中，平铺splat光栅化使用了数百MB。我可以告诉你，我可以将数据缩小19倍（分别为78、32、74MB），但看起来并不是那么好。仍然可以识别，但确实不好—但是，这些伪影不是典型的“低LOD多边形网格渲染”，它们更像是“空间中的JPG伪影
总结视频来源：https://www.youtube.com/watch?v=1buFrKUaqwM总结视频来源作者：AI葵3D高斯分布投影到图像上，每个像素投影到该像素上的高斯数不同，因此不能用pytorch并行化处理一、前向传播前向传播计算投影出来圆圈的半径计算圆圈覆盖的像素数（把画面分成了很多个方块，记录圆与哪些方块相连）计算每个高斯的前后顺序（alpha合成）计算每个像素的颜色1.preprocessCUDAdiff-gaussian-rasterization/cuda_rasterizer/forward.cu预处理CUDApreprocessCUDA函数用于解决第一个和第二个问题
CV玩家们，知道3D高斯吗？对，就是计算机视觉最近的新宠，在几个月内席卷三维视觉和SLAM领域的3D高斯。不太了解也没关系，我今天就来和同学们一起聊聊这个话题。3DGaussianSplatting（3DGS）是用于实时辐射场渲染的3D高斯分布描述的一种光栅化技术，具有高质量和实时渲染的能力。如果说NeRF等辐射场方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态，那么3D高斯则是在NeRF的基础上，做到了在保持有竞争力的训练时间的同时实现最先进的视觉质量。不仅如此，我们都知道传统的NeRF渲染过于粗暴，且随机性较大，但基于3DGaussianSplatting的渲染技术则全面展现出了
最近学习了一些三维重建相关的内容，目前比较主要的重建流派就是3DGS以及NeRF，NeRF作为2020年发布的文章轰动一时，影响深远，有很多NeRFbased的相关工作在这些年涌现。3DGS作为2023年的newtalkofthetown，其在保证合成质量的情况下能够以数倍乃至数十倍的速度碾压许多NeRFbased的方法，因此得到了广泛关注。这篇文章从几个角度比较了NeRF（最初的版本）和3Dgaussiansplatting的异同，道行尚浅，若有错误，欢迎大家讨论、批评、指正。（原文中有一些词汇很难找到很恰当的中文翻译，为了不产生歧义在文中就直接使用了）1.数据输入（INPUT）NeRF：N
之前博客介绍了NeRF-SLAM，其中对于3DGaussianSplatting没有太深入介绍。本博文对3DGaussianSplatting相关的一些工作做调研。学习笔记之——NeRFSLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客文章浏览阅读967次，点赞22次，收藏21次。NeRF所做的任务是NovelViewSynthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。为了实现这一目的，
论文名称：GauHuman:ArticulatedGaussianSplattingfromMonocularHumanVideos论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2312.02973项目主页：https://skhu101.github.io/GauHuman代码开源：https://github.com/skhu101/GauHuman背景3D数字人重建对于一系列应用场景，比如虚拟现实和辅助现实，有着非常大潜在性的影响。基于人体神经辐射场，现有方法可以从sparse-view的视频甚至单张图片中恢复出3D数字人。然而这些方法往往需要昂贵的计算时间（高达10小时）和
