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Minkwan Kim
Minkwan Kim
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LTGS 模型从稀疏摄像头视图中实现长期场景变化
研究人员开发了 LTGS，一种从稀疏视觉更新创建长期按时间顺序排列的场景表示的新方法。该方法使用 3D 高斯泼溅来模拟场景变化，即使输入图像有限且非结构化。LTGS 采用可重用的对象模板，这些模板经过精炼以适应时间变化，从而能够高效更新和扩展不断发展的 3D 环境。与现有方法相比，该框架在重建质量和轻量级更新方面表现出优越性，并在新收集的真实世界数据集上得到了验证。
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几何感知策略改进室内场景新视角合成
研究人员开发了新的方法，用于在神经辐射场（NeRFs）中有效分配表示容量，以生成沉浸式室内环境。通过利用估计场景布局中的几何先验，该系统优化了基的放置，优于均匀排列。该方法还结合了场景自适应虚拟视点，以解决输入轨迹的不足并提高渲染质量和内存效率。