Компьютерная наука > Компютерное видение и распознавание шаблонов [представлено 16 сентября 2026 года] Название: RGS: Discent-ware Gaussian Splating посредством изучения геометрии для отражения объектов HTML (экспериментального) резюме: Гауссианская слаттинг значительно повысила качество синтеза новых взглядов при явном гаусском представлении. Вместе с тем мы отметили, что существующие 3D-методы сфлатирования (3DGS) часто страдают от проблем обрушения поверхности в светоотражающих районах и поэтому производят низкокачественную геометрию. В этой работе мы предлагаем физически основанную систему отсроченной передачи, получившую название " Гассия-скалаттинг (ГРГ), которая способна точно моделировать секулярные регионы и улучшать новые результаты синтеза. В частности, мы обнаружили, что мощная трехмерная базовая модель может обеспечить сильный геометрический 3D до того как она будет способствовать правильному геометрическому моделированию. Исходя из этого, мы предлагаем упорядочить форму поперечного вида для упорядочения поверхности геометрии с большими предшествующими и перекрестными ограничениями модели. Таким образом, наши РГС могут производить более гладкие геометрические поверхности на отражающихся участках при одновременном сокращении геометрических пол. В целях дальнейшего повышения результативности деятельности в отражающихся регионах мы представляем стратегию уплотнения с помощью анализа, призванную отразить различия между различными точками зрения. С помощью этой…
РГС: гауссанский сплатинг через обучение геометрии для отражения объектов
arXiv: 2609.19421v1 Annuate Type: New Humbrie: Gaussian Splatting значительно улучшила качество синтеза новых взглядов с эксплицитным гауссианским представлением. Вместе с тем мы отметили, что существующие 3D-методы сфлатирования (3DGS) часто страдают от проблем обрушения поверхности в светоотражающих районах и поэтому производят низкокачественную геометрию. В этой работе мы предлагаем физически основанную систему отсроченной передачи, получившую название " Гассия-скалаттинг (ГРГ), которая способна точно моделировать секулярные регионы и улучшать новые результаты синтеза. В частности, мы обнаружили, что мощная трехмерная базовая модель может обеспечить сильный геометрический 3D до того как она будет способствовать правильному геометрическому моделированию. Исходя из этого, мы предлагаем упорядочить форму поперечного вида для упорядочения поверхности геометрии с большими предшествующими и перекрестными ограничениями модели. Таким образом, наши РГС могут производить более гладкие геометрические поверхности на отражающихся участках при одновременном сокращении геометрических пол. К