Генеративная Дензфикация: Обучение для Дензификации Гауссианов для Высококачественной Генерализуемой 3D Реконструкции
Обобщенные модели гауссовских сетей с прямой связью достигли значительного прогресса в разреженной 3D-реконструкции, используя предварительные знания из больших многовидовых наборов данных. Однако эти модели часто испытывают трудности при представлении деталей с высоким разрешением из-за ограниченного количества гауссов. Хотя стратегия увеличения плотности, используемая в оптимизации 3D гауссовского сплошного распыления (3D-GS), может быть адаптирована для моделей с прямой связью, она может быть не идеально подходящей для обобщенных сценариев. В данной статье мы предлагаем Генеративную Уплотнённость, эффективный и обобщаемый метод уплотнения гауссов, генерируемых моделями с прямой связью. В отличие от стратегии уплотнения 3D-GS, которая итеративно делит и клонирует сырые параметры гаусса, наш метод повышает разрешение представлений признаков из моделей с прямой связью и генерирует соответствующие тонкие гауссы за один проход вперед, используя встроенные предварительные знания для повышения обобщения. Экспериментальные результаты по задачам реконструкции как на уровне объектов, так и на уровне сцен демонстрируют, что наш метод превосходит современные подходы с сопоставимыми или меньшими размерами моделей, достигая заметных улучшений в представлении тонких деталей.
