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Street Gaussians
Street Gaussians
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浙江大学研究员从3D视觉转向具身AI
浙江大学研究员彭思达已从动态3D人体重建和视频体制作业转向具身智能和机器人领域。他早期的工作，包括“Neural Body”和“4K4D”，在动态场景的实时渲染和压缩方面取得了显著进展，并催生了4DV.ai公司。彭现在认为，虽然视觉很重要，但文本和动作模态对于真正的智能和机器人操作更为关键，他主张采用基于代理的方法，结合大型多模态模型进行规划，并使用小型模型进行执行。
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LangStreet 为高斯场景表示引入持久化语言场
研究人员引入了 LangStreet，一种用于锚点解码街景高斯函数的新型持久化语言场方法。该方法通过建立语义归属来解决可扩展锚点解码系统中不同视图之间的语义识别挑战，其中持久化锚点和解码器槽位持有语言场，而瞬时子节点路由观测。LangStreet 在 KITTI、Virtual KITTI 和 Waymo 等数据集上表现强劲，与现有方法相比，在显著减小的特征占地面积下实现了具有竞争力的准确性。