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CAD转模型方法CAD转模型方法
主要内容:3dGS,MVO,GUI,Stream还有Modeling Kernel Bridge。 3dGS是HOOPS最为核心的模块,其负责HOOPS的绘图及数据管理任务。 3dGS使用纯C语言编写,HOOPS优秀的跨平台以及跨开发工具的特性也正是基于3dGS这一模块 原文链接:https://blog.csdn.net/lihaidong1991/article/details
孙寅
2021-12-07
1.8K0
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SIGGRAPH Asia 2025:摩尔线程赢图形顶会3DGS挑战赛大奖,自研LiteGS全面开源
3DGS:下一代图形渲染的范式革命 开启 AI 加速的高效渲染时代 3D Gaussian Splatting(3DGS,三维高斯溅射)是 2023 年提出的一项革命性 3D 场景表示与渲染技术,以可参数化的 3DGS 以其高保真场景显示、快速优化能力和轻量级结构,为构建准确的世界模型提供了可靠支撑,有助于提升路径规划、环境感知和复杂操作任务的能力。 随着 AI 技术向 “理解并操作真实世界” 方向不断延展,3DGS 正逐渐成为具身智能训练场景中的关键基础技术之一。 SLAM 点云,在极短时间内完成完整的 3DGS 高质量重建。 开放协作 摩尔线程开源 3DGS 基础库 LiteGS 作为一种新兴的场景表示与新视角合成技术,3DGS 凭借高渲染质量与实时渲染速度,在计算机图形学与视觉领域实现了显著突破。
机器之心
2025-12-18
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纯RGB输入,解决户外场景SLAM!误差降低至9.8%,港科广开源 | ICRA 2025
现有基于3D高斯分布(3DGS)的SLAM方法虽在室内场景表现出色,但使用仅RGB输入来处理无界的户外场景仍然面临挑战: 准确的深度和尺度估计困难,这影响了姿态精度和3DGS初始化 图像重叠有限且视角单一 此外,将相机位姿估计与3DGS渲染集成到一个端到端可微的管道中,实现了位姿和3DGS参数的联合优化,显著提高了系统的跟踪精度。 随后,将估计得到的相机位姿与3DGS渲染结合,构建端到端可微分优化管线,使得相机位姿与3DGS场景参数能够同时优化,显著提高了系统的跟踪精度。 追踪 帧间点图回归与位姿估计 之前基于3DGS和NeRF的SLAM工作,主要集中在室内和小规模场景中,其中相机的运动幅度较小,视角密集。 在这种情况下,NeRF或3DGS可以直接用于优化相机位姿。 3DGS场景表示 研究人员使用3DGS作为场景表示,提出自适应尺度映射器(Adaptive Scale Mapper),在关键帧时为地图插入新的高斯点。
新智元
2025-03-27
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北京大学 | 三维高斯溅射隐写术
3DGS训练者(Alice)需要原始场景与待隐藏场景的训练视图来训练我们的GS-Hider,这包括一个3DGS点云文件、场景解码器和信息解码器。 之后,Alice会将3DGS点云文件和场景解码器上传至网络。3DGS用户(Bob)能够渲染查看原始三维场景,但只有用于信息提取器的训练者有权提取隐藏的三维场景,以此实现版权保护或秘密通信。 因此,一个直观的想法是,我们能否设计一种针对3DGS的隐写术方法,用以保护三维场景的版权与隐私呢? 与神经辐射场(NeRF)不同,3DGS具有两大显著特点: 显式的三维表示; 实时的渲染速度。 因此,我们的任务设定是在拟合原始三维场景获得容器3DGS的过程中隐藏信息,随后从该容器3DGS中提取嵌入的信息。 版权保护:在3DGS的固定视角中隐藏图像。通过预先添加的版权图像与解码后的图像对比,验证3DGS的所有权。 图2:所提GS-Hider的总体框架概述。
CV君
2024-06-17
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从视频孪生到空间语义——关于“看见”与“懂得”的技术哲学
万物皆可“微”:3DGS的语义觉醒视空映射技术其实是智汇云舟长期以来一直在沉淀的技术,但直到今天,它的价值才被真正放大,这要归功于3D高斯泼溅(3DGS)的出现。 当视空映射遇见3DGS,魔法才真正开始。 3DGS是由N个高斯椭球构成的,每个高斯椭球都携带(位置、形状、颜色、不透明度)参数,这种数据结构堪称神来之笔,它同时完美支持了“视频属性”和“孪生属性”,可以说是为视频孪生量身定做的3D数据结构。 不同于传统手工建模用的三角网格,3DGS的最小单元不是一个“面”,而是一个“点”。数学上,这意味着3DGS是连续可微分的。这种特性加上视空映射技术,让3DGS的自动语义化成为可能。 如果说传统的基于MESH网格的模型是“给人看”的,那么3DGS可以说是第一个“为AI看懂”而生的模型格式。智汇云舟正在对3DGS进行格式扩展,使其具备丰富的语义信息。
在路上ing
2026-02-28
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增强无界 3D 高斯扫描与视图一致的 2D 扩散优先级,3DGS-Enhancer在NVS增强中的先进效果 !
截至目前,这是首次针对提高低质量3DGS渲染结果的问题进行研究的工作,这在实际3DGS应用中广泛存在。 作者提出了一种新颖的3DGS增强 Pipeline 3DGS-Enhancer,以解决3DGS增强问题。 具体来说,在给定的场景中,训练了一个3DGS模型,该模型基于一组输入视图 及其相应的相机位姿 。 研究的目标是增强由该3DGS模型渲染的一组低质量新视图 。 更具体地,对于每个场景,作者拥有个视角,这些视角作为高质量3DGS模型的输入。作者从中统一采样一小部分视角,这些视角作为低质量3DGS模型的输入。 然而,由于其固有的限制,作者直接将原始输入视图输入到3DGS微调过程中。这导致了从输入域到3DGS微调过程的更可靠和视图一致的信息,这有助于3DGS微调,正如表3中的“真实图像”所示。
AIGC 先锋科技
2024-11-21
1.1K0
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NeRFs和3D高斯溅射技术如何重塑SLAM:综述
2024年的外圈预示着一个预期的激增,突显了对NeRF和3DGS启发的SLAM日益增长的兴趣。 主要贡献 1. 首次对SLAM的发展进行了广泛的综述,特别关注了受NeRF和3DGS启发的方法。 NeRFs和3DGS不仅能够处理噪声和遮挡,还能生成高分辨率的3D网格,显著提升了SLAM系统的性能。 图3:NeRF和3DGS在概念上有所不同。 3DGS通过在3D空间中使用高斯分布表示点云,实现了更高效的地图构建和更新。3DGS不仅减少了内存需求,还改进了噪声处理和遮挡处理,使得SLAM系统在动态和复杂环境中表现更加稳定。 有前景的技术包括基于3D高斯散射(3D Gaussian Splatting,3DGS)范式的显式表示。基于3DGS的显式表示在实现最先进的渲染精度的同时,也展示了更快的渲染速度。 3DGS以其高效的渲染、显式表示和丰富的优化能力,成为一个强大的替代方案。
点云PCL博主
2024-06-21
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挑战WorldLabs:Visionary,一个全面超越Marble底层渲染器的WebGPU渲染平台
Marble 所依赖的基于 WebGL 的 3D Gaussian Splatting (3DGS) 渲染器 SparkJS,让世界模型首次在浏览器中「跑起来」,但也暴露出明显瓶颈:大场景以及复杂场景下 近日,开源项目 Visionary 给出了一个截然不同的答案:基于 WebGPU 与 ONNX,在浏览器中实现真正的动态 3DGS / 4DGS 实时渲染,并在多项测试中全面超越 SparkJS。 端方案(SparkJS、SuperSplat):受限于 WebGL 管线,主要支持静态或预计算高斯,难以承载实时推理的动态 3DGS、Neural Avatar,更难引入生成式模型。 这种设计使得渲染器不再受限于具体的算法细节,首次在浏览器端实现了每帧动态生成与更新高斯、同一渲染器承载多种 3DGS 变体以及接入生成式后处理(如风格化、增强)的能力。 性能实测: 全面超越 SparkJS 实验数据显示,在相同 3DGS 资源条件下,Visionary 的渲染效率显著优于当前主流 Web 端查看器。
机器之心
2025-12-31
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告别3D高斯Splatting算法,带神经补偿的频谱剪枝高斯场SUNDAE开源了
图 1: (a) 3DGS 7k 迭代次数的结果;(b) 3DGS 30k 迭代次数的结果,使用了更多的高斯基元来表示三维场景,因此质量更高、速度更慢、存储空间更大;(c) 剪枝了 90% 的高斯基元, 二、实验结果 2.1 定量结果 我们将 SUNDAE 与最先进的 3DGS 和 NeRF 算法进行对比,相比于 3DGS 来说,我们的模型只占用了 10% 的内存就可以达到相似的效果,并且使用 30% 或 50% 的内存便能超过原版 3DGS。 如表 5 所示,Points 是训练后的基元数量,Ratio 是训练后基元数量与原始 3DGS 的大致比率。 实验结果表明,SUNDAE 在保持 3DGS 的效率的同时,显著减小了内存,提升了效率并且保持了高保真的渲染质量。
机器之心
2024-05-22
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英特尔支持的3DGS项目动工,目标是每年生产约7万个玻璃基板
该项目由美国3D Glass Solutions(3DGS)公司开发,英特尔通过其全资印度子公司Heterogeneous Integration Packaging Solutions投资。 3DGS被视为玻璃基板封装领域的全球先驱。据ANI称,3DGS投资者包括英特尔以及美国国防及航空航天公司洛克希德·马丁。 值得注意的是,据路透社报道,自陈立武成为英特尔CEO以来,英特尔资本在两轮融资中共向3DGS投资了800万美元。陈立武的华登国际在第二次融资后持有9.6%的股份。
芯智讯
2026-04-23
1520
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