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Large view synthesis models
Large view synthesis models
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测试时烘焙将视图合成模型效率提升 23 倍
研究人员开发了测试时烘焙（TTB）这一新方法，以提高解码器模型视图合成的效率和质量。TTB 将跨视图注意力中的全局场景信息烘焙到一个轻量级 MLP 中，从而在不牺牲保真度的情况下实现更快的渲染。该方法在各种基准测试中实现了高达 23 倍的渲染速度提升，同时保持了最先进的质量。
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GLoD-LVSM 将场景令牌数量减少 85%，渲染速度更快
研究人员开发了 GLoD-LVSM，这是一种用于大型视图合成模型 (LVSM) 的新型场景表示，可显著降低存储和渲染成本。这种新方法学习一个连续场和一个冷凝器来初始化和聚合场景信息，从而实现灵活的锚点预算和基于几何的注意力以进行压缩。GLoD-LVSM 在场景令牌数量上最多可减少 85.5%，渲染速度提高 3 倍，同时质量损失极小，并且还支持场景语义理解，可用于更广泛的应用。