CVPR 2024满分论文：浙大提出基于可变形三维高斯的高质量单目动态重建新方法

AIGC动态10个月前发布 almosthuman2014

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模型信息

【模型公司】 月之暗面
【模型名称】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★

文章摘要

摘要：
本文介绍了一种基于光栅化的单目动态场景建模pipeline，由浙江大学和字节跳动的研究团队提出。该方法通过结合变形场和3D高斯，实现了高质量的动态场景重建和新视角渲染。研究指出，现有的基于光线投射的NeRF pipeline在映射观测空间到规范空间时存在不足，导致渲染质量无法达到照片级真实。新提出的方法在D-NeRF数据集上显著提高了PSNR指标，并在真实场景中增加了渲染细节。研究成果已被CVPR 2024接收，并在项目主页、论文链接和代码库中提供了详细信息。

研究背景：
动态场景重建是三维重建领域的热点问题。NeRF等神经渲染技术的发展推动了隐式表征在动态场景重建中的应用。尽管现有方法如D-NeRF、Nerfies和K-planes在动态场景重建中取得了进展，但仍未达到高质量的渲染效果。

研究方法：
研究团队提出了一种新的pipeline，使用变形场和3D高斯结合的方法。这种方法通过变形场将规范空间的3D高斯映射到观测空间，实现高质量的重建。研究还引入了退火平滑训练（AST）机制，以提高渲染质量和时间插值任务的稳定性。

实验结果：
在D-NeRF数据集上的实验表明，新方法在渲染质量上取得了显著提升。在真实场景中，即使相机位姿不准确，该方法也能取得最佳渲染效果。此外，该方法还能实现实时渲染，证明了其在实际应用中的潜力。

作者信息：
论文的第一作者是浙江大学的杨子逸，其他作者包括高新宇和张宇晴。通讯作者是金小刚教授。研究团队在论文中详细描述了他们的方法，并提供了实验结果和深度可视化的图像。

结论：
这项研究在单目动态场景重建领域取得了重要进展，提出了一种新的pipeline，显著提高了渲染质量和细节。研究成果不仅在学术上具有重要意义，也为实际应用提供了新的可能性。