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Vsevolod Skorokhodov
Vsevolod Skorokhodov
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新的SEAR方法适配视觉Transformer用于RGB-热成像3D重建
研究人员开发了SEAR，这是一种新颖的微调策略，旨在使基础视觉几何Transformer能够有效地用于RGB-热成像（RGB-T）图像数据。该方法显著提高了3D重建和相机姿态估计的准确性，即使在RGB-T训练数据有限的情况下，其性能也优于现有的最先进技术。SEAR以最小的推理开销增强了模态间的细节和一致性，并在具有挑战性的低光照和高遮挡条件下表现出可靠的性能。随附的研究还引入了一个用于多模态3D场景重建基准测试的新数据集。
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Diffusion models can now harmonize 3D Gaussian Splatting scenes
研究人员开发了一种新方法 D3DR，该方法利用扩散模型将 3D 对象无缝插入到使用高斯泼溅渲染的现有 3D 场景中。该技术利用扩散模型对光照的隐式理解来纠正视觉伪影，确保插入的对象与场景的光照和阴影相匹配。与现有方法相比，该方法在重新照明质量方面实现了 2.0 dB 的 PSNR 提升。