3D Gaussian Splatting再进化，即使是模糊的图像也可以渲染出高保真的3D场景了。

Dubai终于有硬币改名了:
视频简介: 简述：来自成均馆大学的研究团队提出了一种新颖的基于神经场的去模糊框架，专门用于最近提出的基于光栅化的方法，即去模糊3D Gaussian Splatting。具体来说，该团队采用了一个小型多层感知器，用于调整每个3D Gaussian的协方差，以模拟场景的模糊度。 学习更多计算机视觉相关知识，尽在深蓝学院 bilibiliAI视频总结： 一种基于3D高斯分裂的方法，即使在模糊的图像中也可以渲染出高保真的3D场景。传统的辐射场技术在实时应用中受到训练成本和渲染时间的限制。最近提出的基于3D高斯分裂的方法可以实时绘制高质量的图像，但在模糊图像中渲染质量下降。研究团队提出了一种基于神经网络的去模糊框架，用于从模糊图像中重建细节和锐利度。 3D高层letting的进化,以及基于神经场的去模糊框架在实时渲染中的应用。 0:01 3D Gaussian Splatting进化 0:28 实时绘制高质量图像 1:01 去模糊3D Gaussian Splatting效果

彼此第一印象:
请问3DGS生成的3D模型和ContextCapture生成的模型相比有什么优势呢？

【回复】回复 @嬴政吃花椒 :好的谢谢！感觉3DGS获得莫名其妙2333
【回复】照片级的可视化效果，网格模型精度没有mvs方法高