Wild Gaussians：用AI技术实现高质量3D重建

摘要

捷克布拉格技术大学和瑞士苏黎世联邦理工学院的研究团队最近推出了一种名为”WildGaussians”的创新方法，该方法显著提升了3D高斯溅射（3DGS）技术在处理非结构化图像集时的能力。这一突破性进展使得从网络上收集的地标照片等非结构化图像集实现高质量3D重建成为可能。WildGaussians解决了外观和光照变化以及移动物体遮挡问题，利用外观建模和不确定性建模应对挑战。

主要特点

1. 外观建模：处理在不同条件下拍摄的图像，适应不同时间或天气。
2. 不确定性建模：识别并忽略遮挡物如行人或汽车。
3. 高性能：在Nvidia RTX4090GPU上实现每秒处理117张图像的实时渲染速度。

技术优势

1. 高质量3D重建：在NeRF On-the-go和照片旅游数据集上表现优异。
2. 景观变化适应能力：利用DINOv2特征提高系统适应能力。
3. 未来改进：计划整合扩散模型进一步提高方法的性能。

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– WildGaussians