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合肥最新新闻通报_怎样做一个属于自己的小程序_手机如何制作一个网页链接_秦皇岛网站seo

时间:2025/7/11 23:03:46来源:https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/142503753 浏览次数:0次
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解说:

街景的新视角合成对于模拟的重要性,并介绍了目前实现此目标的主流技术是神经渲染,例如神经辐射场(NeRF)和三维高斯飞溅(3DGS)。然而,在处理街景时,当前方法在与训练视角明显偏离的视点上保持渲染质量时存在困难。为了解决这个问题,文章提出了一种新方法,通过利用扩散模型的先验以及补充的多模态数据,增强了3DGS的能力。实验结果表明,这种方法相对于当前最先进模型更有效,并展示了在渲染更广泛视角的图像方面的优势。

2.1 微调扩散模型

本节介绍了一种用于微调扩散模型的新方法,该方法专门针对驾驶数据进行微调。驾驶数据按顺序收集,因此我们可以轻松地确定任何新视角的最接近的前后帧。作者将这些相邻帧的图像作为参考图像,因为它们提供了有价值的上下文信息。此外,360°激光雷达点云使我们能够为参考帧和新视图推导深度图,从而全面理解跨视角的相对空间信息。通过微调扩散模型,作者引导它从上下文图像中学习应该存在的内容,以及从深度信息中学习对象之间的空间关系。微调分为两个阶段:第一阶段是基于图像的扩散模型,第二阶段是添加深度控制网络。第一阶段旨在使扩散模型从相邻帧的图像中学习场景的高级信息,而不包括姿态信息。第二阶段旨在利用3D信息控制模型以实现更准确的图像生成。通过这两个阶段的微调,作者的方法在自动驾驶场景中展现出了优异的性能。 作者:3D视觉工坊 https://www.bilibili.com/read/cv34267043/ 出处:bilibili

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开源地址:

GitHub - Leeiieeo/AG-Pose: CVPR2024: Instance-Adaptive and Geometric-Aware Keypoint Learning for Category-Level 6D Object Pose Estimation

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