ТриФолд: Помещение нерегулярных 3D гауссианцев в структурированные латентные устройства для поколения 3D Scene

arXiv: 261 020.23050v1 Annualte Type: New Humber: Последние достижения в 3D поколения вызвали рост интереса к компактным регенеративным представлениям сложных 3D сцен. Однако для местных сцен 3D Гауссианского типа обучение таким представлениям по-прежнему сопряжено со значительными различиями в примитивах, неоднородной пространственной плотности и различий в геометрии и внешнем виде даже среди окружающих друг от друга приматов. В этой работе мы представляем TriFold, туземный 3D Gaussian VAE, который кодирует сцены Гаусса в фиксированный троллейбл и скрытно восстанавливает их геометрию и внешний вид. Ключевой вывод заключается в том, чтобы навязать скрытым пространствам структурную регулярность при сохранении пространственной адаптационной способности лежащих под ними гауссанцев. Во время кодирования мы используем клеточные запросы для агрегирования прогнозируемых Гауссианцев в несколько слот на камеру, уменьшая потери информации, вызванные объединением одного вида. В ходе декодирования прогнозирование заселения определяет активные регионы, в которых на основе запросов