Ай Дайджест

Свежая выжимка ml и AI статей - каждый день

Подборка статей по тегу "scalability"

Обучение универсального управления позами гуманоидных роботов на основе видео

Масштабируемое обучение гуманоидных роботов является ключевым для их развертывания в реальных приложениях. Хотя традиционные подходы в основном полагаются на обучение с подкреплением или телеуправление для достижения полного контроля над телом, они часто ограничены разнообразием симулированных сред и высокими затратами на сбор демонстраций. Напротив, видеозаписи людей являются повсеместными и представляют собой неиспользуемый источник семантической и движенческой информации, который может значительно улучшить способности обобщения гуманоидных роботов. Эта статья представляет Humanoid-X, крупномасштабный набор данных, состоящий из более чем 20 миллионов поз гуманоидных роботов с соответствующими текстовыми описаниями движений, разработанный для того, чтобы использовать эти обильные данные. Humanoid-X создается через комплексный процесс: добыча данных из Интернета, генерация видеозаголовков, перенаправление движений людей на гуманоидных роботов и обучение политике для развертывания в реальном мире. С помощью Humanoid-X мы дополнительно обучаем большую гуманоидную модель, UH-1, которая принимает текстовые инструкции в качестве входных данных и выдает соответствующие действия для управления гуманоидным роботом. Обширные симулированные и реальные эксперименты подтверждают, что наш масштабируемый подход к обучению приводит к превосходному обобщению в текстовом управлении гуманоидом, что является значительным шагом к адаптивным гуманоидным роботам, готовым к реальному миру.

scalabilityreinforcementgeneralization

SPAR: Улучшение следования инструкциям в больших языковых моделях

Следование инструкциям является фундаментальной способностью языковых моделей, требующей от модели распознавания даже самых тонких требований в инструкциях и точного отражения их в своем выводе. Такая способность хорошо подходит и часто оптимизируется методом обучения предпочтений. Однако существующие методы часто напрямую выбирают несколько независимых ответов от модели при создании пар предпочтений. Такая практика может вводить вариации в содержании, не имеющие отношения к тому, точно ли выполнена инструкция (например, разные выражения одной и той же семантики), мешая цели обучения моделей распознавать ключевые различия, ведущие к лучшему следованию инструкциям. В связи с этим мы представляем SPaR, структуру самоигры, интегрирующую деревоискающую саморефинацию, чтобы обеспечить действительные и сопоставимые пары предпочтений, свободные от отвлекающих факторов. Играя против самой себя, LLM использует стратегию деревоискаания, чтобы уточнить свои предыдущие ответы в отношении инструкции, минимизируя ненужные вариации. Наши эксперименты показывают, что модель LLaMA3-8B, обученная за три итерации под руководством SPaR, превосходит GPT-4-Turbo на эталонном испытании IFEval, не теряя общих способностей. Более того, SPaR демонстрирует многообещающую масштабируемость и переносимость, значительно улучшая модели, такие как GLM-4-9B и LLaMA3-70B. Мы также определяем, как масштабирование вывода в деревоискании повлияет на производительность модели. Наш код и данные доступны для общественности по адресу https://github.com/thu-coai/SPaR.

refinementmodelspreference

Эффективная и адаптируемая система оценки визуальных генеративных моделей: концепция Evaluation Agent

Недавние достижения в области визуальных генеративных моделей позволили создавать высококачественные изображения и видеоматериалы, открывая разнообразные возможности применения. Тем не менее, оценка этих моделей часто требует выборки сотен или тысяч изображений или видеороликов, что делает процесс вычислительно затратным, особенно для моделей на основе диффузии, обладающих медленной выборкой. Более того, существующие методы оценки полагаются на жесткие конвейеры, которые игнорируют конкретные потребности пользователей и предоставляют числовые результаты без четких объяснений. В отличие от этого, люди могут быстро сформировать впечатление о возможностях модели, наблюдая всего лишь несколько образцов. Чтобы подражать этому, мы предлагаем структуру Evaluation Agent, которая использует похожие на человеческие стратегии для эффективных, динамичных, многораундных оценок, используя всего лишь несколько образцов за раунд, при этом предлагая детализированные, адаптированные под пользователей анализы. Она предлагает четыре ключевых преимущества: 1) эффективность, 2) возможность оценки, адаптированной к разнообразным потребностям пользователей, 3) объяснимость, выходящую за рамки единичных числовых оценок, и 4) масштабируемость для различных моделей и инструментов. Эксперименты показывают, что Evaluation Agent сокращает время оценки до 10% от традиционных методов, обеспечивая при этом сопоставимые результаты. Структура Evaluation Agent полностью открыта для обеспечения продвижения исследований в области визуальных генеративных моделей и их эффективной оценки.

explainabilityefficiencyevaluation

Мультимодальное латентное языковое моделирование с помощью диффузии следующего токена

Мультимодальные генеративные модели требуют единого подхода для обработки как дискретных данных (например, текста и кода), так и непрерывных данных (например, изображений, аудио, видео). В этой работе мы предлагаем Моделирование Языка в Скрытом Пространстве (Latent Language Modeling, LatentLM), которое бесшовно интегрирует непрерывные и дискретные данные с использованием причинных трансформеров. В частности, мы используем вариационный автокодировщик (VAE) для представления непрерывных данных в виде скрытых векторов и вводим диффузию следующего токена для авторегрессионной генерации этих векторов. Кроме того, мы разрабатываем sigma-VAE, чтобы решить проблемы коллапса дисперсии, что имеет решающее значение для авторегрессионного моделирования. Обширные эксперименты демонстрируют эффективность LatentLM в различных модальностях. В генерации изображений LatentLM превосходит диффузионные трансформеры как по производительности, так и по масштабируемости. При интеграции в мультимодальные большие языковые модели LatentLM предоставляет универсальный интерфейс, который объединяет мультимодальную генерацию и понимание. Экспериментальные результаты показывают, что LatentLM достигает положительных результатов по сравнению с Transfusion и векторизованными моделями в контексте увеличения токенов для обучения. В синтезе текста в речь LatentLM превосходит передовую модель VALL-E 2 по сходству с говорящим иrobustness, при этом требуя на 10 раз меньше шагов декодирования. Результаты подтверждают, что LatentLM является высокоэффективным и масштабируемым подходом для продвижения больших мультимодальных моделей.

multimodalscalabilitygenerative

Усовершенствование навигации с помощью языка: Самообучающаяся система данных

Создание высококачественных данных для обучения надежных агентов с языковыми инструкциями является давним вызовом в области эмбодированной ИИ. В этой статье мы представляем Самоочищающуюся Данные Летучая Мышь (SRDF), которая генерирует высококачественные и масштабные пары навигационных инструкций и траекторий, итеративно уточняя пул данных через сотрудничество между двумя моделями: генератором инструкций и навигатором, без каких-либо аннотаций человека в процессе. В частности, SRDF начинает с использования базового генератора для создания начального пула данных для обучения базового навигатора, после чего обученный навигатор применяется для фильтрации пула данных. Это приводит к более точным данным для обучения лучшего генератора, который, в свою очередь, может производить высококачественные данные для обучения навигатора следующего этапа. Такая летучая мышь устанавливает процесс самоочищения данных, обеспечивая непрерывно улучшенный и очень эффективный набор данных для масштабного обучения навигации на основе языка. Наши эксперименты показывают, что после нескольких циклов работы летучей мыши навигатор повышает границу производительности с 70% до 78% SPL на классическом тестовом наборе R2R, впервые превышая производительность человека (76%). Между тем, этот процесс приводит к созданию превосходного генератора, о чем свидетельствует увеличение SPICE с 23.5 до 26.2, что лучше всех предыдущих методов генерации инструкций VLN. Наконец, мы демонстрируем масштабируемость нашего метода через увеличение разнообразия среды и инструкций, а также способность нашего предварительно обученного навигатора обобщать на различные downstream навигационные задачи, значительно превышая методы передового опыта во всех случаях.

performancedatagenerator

APOLLO: Эффективное обучение больших языковых моделей с использованием памяти

Модели крупного языка (LLM) известны своей высокой затратностью по памяти во время обучения, особенно с популярным оптимизатором AdamW. Эта нагрузка на память необходимость использования более мощных графических процессоров или уменьшения размеров пакетов, что ограничивает масштабируемость и пропускную способность обучения. Для решения этой проблемы предложены различные оптимизаторы с низким потреблением памяти, которые уменьшают использование памяти оптимизатора. Однако они сталкиваются с критическими проблемами: (i) зависимость от дорогих операций SVD; (ii) значительные компромиссы в производительности по сравнению с AdamW; и (iii) по-прежнему значительные накладные расходы по памяти оптимизатора для поддержания конкурентоспособной производительности. В этой работе мы определяем, что правило адаптации скорости обучения AdamW может быть эффективно упрощено в качестве структурированного обновления скорости обучения. Основываясь на этом выводе, мы предлагаем Приблизительное Масштабирование Градиентов для Оптимизации LLM с Низким Потреблением Памяти (APOLLO), которое приближает масштабирование скорости обучения с помощью вспомогательного состояния оптимизатора низкого ранга на основе чистой случайной проекции. Это структурированное правило обновления скорости обучения делает APOLLO очень терпимым к дальнейшему уменьшению памяти при предоставлении сопоставимой производительности предварительного обучения. Даже его вариант ранга-1, APOLLO-Mini, dостигает превосходной производительности предварительного обучения по сравнению с AdamW с затратами на память на уровне SGD. Обширные эксперименты показывают, что серия APOLLO работает на уровне или лучше, чем AdamW, при этом достигая больших savings в памяти за счет почти полного устранения состояний оптимизации AdamW. Эти сбережения обеспечивают значительные преимущества на уровне системы: (1) Увеличенная Пропускная Способность: В 3 раза больше пропускной способности на установке 8xA100-80GB по сравнению с AdamW за счет поддержки 4x больших размеров пакетов. (2) Улучшенная Масштабируемость Модели: Предварительное обучение LLaMA-13B с наивным DDP на графических процессорах A100-80GB без оптимизаций на уровне системы. (3) Дружелюбный к Низким Графическим Процессорам Предварительное обучение: Предварительное обучение LLaMA-7B на одном графическом процессоре с использованием менее 12 ГБ памяти с квантованием весов.

scalabilityoptimizerbatch

A GUVIS: Объединённые агенты с чистым зрением для автономного взаимодействия с графическими интерфейсами

Графические пользовательские интерфейсы (GUI) критически важны для взаимодействия человека с компьютером, однако автоматизация задач GUI остается сложной из-за сложности и изменчивости визуальных сред. Существующие подходы часто полагаются на текстовые представления GUI, что вводит ограничения в обобщении, эффективности и масштабируемости. В данной статье мы представляем Aguvis, унифицированную чисто визуальную платформу для автономных агентов GUI, которая работает на различных платформах. Наш подход использует наблюдения на основе изображений и связывает инструкции на естественном языке с визуальными элементами, а также применяет согласованное пространство действий для обеспечения обобщения между платформами. Чтобы преодолеть ограничения предыдущих работ, мы интегрируем явное планирование и рассуждения в модель, что увеличивает ее способность автономно ориентироваться и взаимодействовать со сложными цифровыми средами. Мы создаем масштабный набор данных о траекториях агентов GUI, включая многомодальное рассуждение и связывание, и применяем двухэтапный тренировочный конвейер, который сначала фокусируется на общем связывании GUI, а затем на планировании и рассуждении. Через всесторонние эксперименты мы демонстрируем, что Aguvis превосходит предыдущие передовые методы как в оффлайновых, так и в реальных онлайн-сценариях, включая, насколько нам известно, первого полностью автономного чисто визуального агента GUI, способного выполнять задачи независимо без сотрудничества с внешними закрытыми моделями. Мы открыли исходные коды всех наборов данных, моделей и рецептов обучения, чтобы содействовать будущим исследованиям по адресу https://aguvis-project.github.io/.

generalizationautomationreasoning

Масштабирование токенизаторов изображений с помощью групповой сферической квантизации

Токенизаторы зрения приобрели большую популярность благодаря своей масштабируемости и компактности; предыдущие работы зависели от устаревших гиперпараметров на основе GAN, предвзятых сравнений и недостатка комплексного анализа масштабируемого поведения. Чтобы решить эти проблемы, мы представляем Групповую Сферическую Квантовку (GSQ), которая включает инициализацию шарового кодовогоbook и регуляризацию поиска, чтобы ограничить латентный кодовыйbook на сферической поверхности. Наш эмпирический анализ стратегий обучения токенизаторов изображений демонстрирует, что GSQ-GAN достигает превосходного качества реконструкции по сравнению с современными методами при меньшем количестве итераций обучения, обеспечивая надежную основу для исследований масштабирования. Основываясь на этом, мы систематически изучаем масштабируемое поведение GSQ, в частности в отношении латентной размерности, размера кодовогоbook и коэффициентов сжатия, а также их влияние на производительность модели. Наши выводы показывают различные поведения на высоких и низких уровнях пространственного сжатия, подчеркивая проблемы в представлении многомерных латентных пространств. Мы показываем, что GSQ может реконструировать многомерные латентные пространства в компактные, низкоразмерные пространства, что позволяет эффективно масштабироваться с улучшенным качеством. В результате, GSQ-GAN достигает 16-кратного уменьшения сжатия с реконструкцией FID (rFID) 0.50.

compressiondimensionalitytokenizers

MATATA: Математическое инструментальное обоснование для табличных приложений

Способности к математическому рассуждению увеличиваются с инструментально расширенными языковыми агентами, но методы часто основываются либо на закрытых источниках, либо на больших моделях, внешних данных или обширной инженерии подсказок. Эта работа представляет MATATA, новый рентабельный метод обучения агентов LLM для задач с табличными данными через рассуждение, планирование и использование инструментов. С помощью прогрессивной парадигмы самоулучшения и итеративного слабого надзора она расширяет возможности малых языковых моделей (SLMs) на 3.8B/8B, особенно подходящих для локального хостинга и чувствительных бизнес-контекстов, где конфиденциальность данных имеет решающее значение. Используя гибкие и многоразовые инструменты на различных наборах данных, она достигает надежных результатов с эффективной масштабируемостью в рамках совместных задач. Эксперименты показывают, что MATATA достигает передовых показателей на FinQA и TAT-QA среди фреймворков рассуждений на основе моделей с открытым исходным кодом. Более того, модели MATATA конкурируют с фреймворками на основе GPT-4 на TabMWP, оставаясь малым языковым моделям.

datamodelstool

Gradient-Free Path Integral Control for Enhancing Text-to-Video Generation with Large Vision-Language Models

Модели диффузии достигли впечатляющих результатов в генеративных задачах, таких как синтез текста в изображение (T2I) и текст в видео (T2V). Однако достижение точного соответствия текста в генерации T2V остается сложной задачей из-за сложной временной зависимости между кадрами. Существующие подходы на основе обучения с подкреплением (RL) для улучшения текстового соответствия часто требуют дифференцируемых функций вознаграждения или ограничиваются ограниченными подсказками, что ограничивает их масштабируемость и применимость. В этой статье мы предлагаем Free^2Guide, новую систему без градиентов для выравнивания сгенерированных видео с текстовыми подсказками без необходимости дополнительного обучения модели. Используя принципы интегрального управления путем, Free^2Guide приближает руководство для моделей диффузии, используя недифференцируемые функции вознаграждения, что позволяет интегрировать мощные черные ящики большие модели языка и изображения (LVLM) в качестве модели вознаграждения. Кроме того, наша структура поддерживает гибкое объединение нескольких моделей вознаграждения, включая модели на основе изображений большого масштаба, для синергетического улучшения соответствия без значительных вычислительных затрат. Мы демонстрируем, что Free^2Guide значительно улучшает текстовое соответствие в различных измерениях и повышает общее качество сгенерированных видео.

modelsreinforcementframework

Эффективное декодирование в визуальном авто-регрессионном моделировании: концепция Collaborative Decoding

В стремительно развивающейся области генерации изображений моделирование визуальной авто-регрессии (VAR) привлекло значительное внимание благодаря своему инновационному подходу к предсказанию следующего масштаба. Эта парадигма предлагает значительные улучшения в эффективности, масштабируемости и обобщении в условиях нулевых данных. Тем не менее, врожденная грубая к тонкой природе VAR приводит к удлиненной последовательности токенов, что приводит к непомерному потреблению памяти и вычислительным излишком. Чтобы решить эти узкие места, мы предлагаем совместное декодирование (CoDe), новую эффективную стратегию декодирования, разработанную для VAR-структуры. CoDe использует два критически важных наблюдения: значительно сниженные требования к параметрам на больших масштабах и эксклюзивные паттерны генерации на различных масштабах. Основываясь на этих идеях, мы разделяем процесс многомасштабного вывода на бесшовное сотрудничество между большой моделью и маленькой моделью. Большая модель выступает в роли «черновика», специализируясь на генерации низкочастотного контента на меньших масштабах, в то время как меньшая модель выступает в роли «усовершенствователя», сосредотачиваясь исключительно на предсказании высокочастотных деталей на больших масштабах. Это сотрудничество обеспечивает замечательную эффективность с минимальным влиянием на качество: CoDe достигает увеличения скорости в 1.7 раза, сокращает использование памяти примерно на 50% и сохраняет качество изображения с лишь незначительным увеличением FID с 1.95 до 1.98. Когда шаги черновика еще больше сокращаются, CoDe может достичь впечатляющего коэффициента ускорения 2.9, достигая 41 изображения в секунду при разрешении 256x256 на одном GPU NVIDIA 4090, сохраняя при этом достойный FID 2.27. Код доступен по адресу https://github.com/czg1225/CoDe

generativemodelingcollaboration

One Diffusion to Generate Them All

Мы представляем OneDiffusion, универсальную модель большого масштаба, которая обеспечивает двунаправленный синтез и понимание изображений для различных задач. Она позволяет выполнять условную генерацию из таких входных данных, как текст, глубина, поза, макет и семантические карты, а также справляется с задачами, такими как устранение размытия изображения, увеличение разрешения, а также обратные процессы, например, оценка глубины и сегментация. Кроме того, OneDiffusion позволяет осуществлять многовидовую генерацию, оценку положения камеры и мгновенную персонализацию с использованием последовательных изображений. Наша модель использует простой, но эффективный подход, рассматривая все задачи как последовательности кадров с различными масштабами шума в процессе обучения, что позволяет любому кадру выступать в роли условного изображения во время вывода. Наша унифицированная обучающая структура устраняет необходимость в специализированных архитектурах, поддерживает масштабируемое обучение на многозадачность и легко адаптируется к любому разрешению, повышая как обобщаемость, так и масштабируемость. Экспериментальные результаты показывают конкурентоспособную производительность по задачам как в генерации, так и в предсказании, включая текст-в-изображение, многовидовую генерацию, сохранение идентичности, оценку глубины и положения камеры, несмотря на относительно небольшой обучающий набор данных. Наш код и контрольные точки доступны бесплатно по адресу https://github.com/lehduong/OneDiffusion.

synthesisgenerationsegmentation

Факторизованная визуальная токенизация и генерация

Визуальные токенизаторы являются фундаментальными для генерации изображений. Они преобразуют визуальные данные в дискретные токены, позволяя моделям на базе трансформеров превосходно справляться с генерацией изображений. Несмотря на их успех, токенизаторы на основе векторного квантования (VQ), такие как VQGAN, сталкиваются с значительными ограничениями из-за ограниченных размеров словаря. Простое расширение кодбука часто приводит к нестабильности обучения и уменьшению прироста производительности, что делает масштабируемость критической проблемой. В данной работе мы представляем Факторизованное Квантование (FQ), новый подход, который оживляет токенизаторы на основе VQ, разлагая большой кодбук на несколько независимых подкодбуков. Это разложение уменьшает сложность поиска в больших кодбуках, обеспечивая более эффективную и масштабируемую визуальную токенизацию. Для того чтобы каждый подкодбук захватывал различную и дополняющую информацию, мы предлагаем регуляризацию разъединения, которая явно снижает избыточность, способствуя разнообразию среди подкодбуков. Более того, мы интегрируем обучение представлений в процесс обучения, используя предобученные модели видения, такие как CLIP и DINO, для придания семантической насыщенности изучаемым представлениям. Эта конструкция обеспечивает, что наш токенизатор захватывает разнообразные семантические уровни, что приводит к более выразительным и разъединенным представлениям. Эксперименты показывают, что предложенная модель FQGAN значительно улучшает качество восстановления визуальных токенизаторов, достигая передовых результатов. Мы также демонстрируем, что этот токенизатор может быть эффективно адаптирован для автопрогрессивной генерации изображений. [Ссылка на проект](https://showlab.github.io/FQGAN)

disentanglementscalabilityregularization

MagicDriveDiT: Высококачественная генерация длинных видео для автономного вождения с адаптивным управлением

Быстрое развитие моделей диффузии значительно улучшило синтез видео, особенно в области управляемой генерации видео, что жизненно важно для таких приложений, как автономное вождение. Однако существующие методы ограничены масштабируемостью и тем, как интегрируются условия управления, что не позволяет удовлетворить потребности в высококачественных видео высокого разрешения и большой продолжительности для приложений автономного вождения. В данной статье мы представляем MagicDriveDiT, новый подход, основанный на архитектуре DiT, который решает эти проблемы. Наш метод улучшает масштабируемость за счет соответствия потоков и использует стратегию прогрессивного обучения для управления сложными сценариями. Включая пространственно-временное условное кодирование, MagicDriveDiT обеспечивает точный контроль над пространственно-временными латентами. Всеобъемлющие эксперименты демонстрируют его превосходную производительность в создании реалистичных уличных сцен с более высоким разрешением и большим количеством кадров. MagicDriveDiT значительно улучшает качество генерации видео и контроль пространственно-временных параметров, расширяя его потенциальные применения в различных задачах автономного вождения.

diffusionscalabilityarchitecture

Введение в SAMPart3D: Сегментация любой части 3D объектов

Сегментация частей в 3D является важной и сложной задачей в области 3D восприятия, играющей ключевую роль в приложениях, таких как робототехника, создание 3D и редактирование 3D. Современные методы используют мощные модели распознавания языка и зрения (VLMs) для дистилляции знаний из 2D в 3D, достигая нулевого этапа сегментации частей в 3D. Однако эти методы ограничены зависимостью от текстовых запросов, что ограничивает их масштабируемость для работы с большими неразмеченными наборами данных и гибкость в обработке неоднозначностей частей. В данной работе мы представляем SAMPart3D, масштабируемую рамку для нулевого этапа сегментации частей 3D объектов, которая сегментирует любой 3D объект на семантические части с различной детализацией, не требуя предопределенных наборов меток частей в виде текстовых запросов. Для масштабируемости мы используем модели визуального восприятия, не зависящие от текста, для дистилляции 3D извлечения признаков, что позволяет масштабировать на большие неразмеченные 3D наборы данных для изучения богатых 3D приоритетов. Для гибкости мы дистиллируем 3D признаки, зависящие от масштаба, осведомленные о частях, для сегментации частей 3D с различной детализацией. Получив сегментированные части из этих признаков, мы используем VLMs для присвоения семантических меток каждой части на основе мультивью рендеринга. В сравнении с предыдущими методами, наш SAMPart3D может масштабироваться на недавние крупномасштабные наборы данных 3D объектов, такие как Objaverse, и обрабатывать сложные, необычные объекты. Кроме того, мы вносим вклад в создание нового эталона для сегментации частей 3D, чтобы решить проблему недостатка разнообразия и сложности объектов и частей в существующих эталонах. Эксперименты показывают, что наш SAMPart3D значительно превосходит существующие методы нулевого этапа сегментации частей 3D и может способствовать различным приложениям, таким как редактирование на уровне частей и интерактивная сегментация.

segmentationscalabilityzero-shot

Городская Гауссиана V2: Эффективная и Геометрически Точная Реконструкция Больших Сцен

Недавно метод 3D Gaussian Splatting (3DGS) произвел революцию в реконструкции полей яркости, демонстрируя эффективный и высококачественный синтез новых видов. Однако точное представление поверхностей, особенно в больших и сложных сценариях, остается значительной проблемой из-за неструктурированной природы 3DGS. В данной статье мы представляем CityGaussianV2, новый подход к реконструкции крупномасштабных сцен, который решает критические проблемы, связанные с геометрической точностью и эффективностью. Опираясь на благоприятные обобщающие возможности 2D Gaussian Splatting (2DGS), мы решаем проблемы сходимости и масштабируемости. В частности, мы реализуем технику плотнения на основе разложения градиентов и регрессии глубины, чтобы устранить размытые артефакты и ускорить сходимость. Для масштабирования мы вводим фильтр удлинения, который смягчает взрывное увеличение количества гауссиан, вызванное деградацией 2DGS. Кроме того, мы оптимизировали пайплайн CityGaussian для параллельного обучения, достигнув сжатия до 10 раз, экономии времени обучения как минимум на 25% и снижения использования памяти на 50%. Мы также установили стандартные геометрические эталоны для крупномасштабных сцен. Экспериментальные результаты показывают, что наш метод обеспечивает обещающий баланс между качеством изображения, геометрической точностью, а также затратами на хранение и обучение. Страница проекта доступна по адресу https://dekuliutesla.github.io/CityGaussianV2/.

scalabilitysynthesisdensification