实验还证明了文章的方法在拟合复杂场景、广泛视角和多种材质方面的通用能力。
文章的贡献可以归纳为以下三点:
①提出了一种硬性和软性深度正则化方法,通过鼓励高斯的移动来约束3D高斯辐射场的几何结构。...方法
图1
3D高斯的先验知识
3D高斯使用一组3D高斯表示3D信息。它使用一组3D高斯基元、视图姿态和涉及中心的相机参数,计算像素级颜色。...3D高斯使用基于点的渲染方法,通过混合重叠像素的个有序高斯来计算像素的颜色:
其中是由颜色特征计算得到的与NeRF的光线采样策略不同,所涉及的N个高斯是根据、相机参数和视图姿态,以及一组预定义的规则,由经过良好优化的光栅化器收集的...然后,我们渲染一个"硬深度",它主要由从相机中心穿过像素的射线上最近的高斯组成:
由于现在只有中心处于优化状态,位置错误的高斯无法通过降低它们的不透明度或改变形状来避免被正则化,因此它们的中心会移动。...从这个角度来看,文章额外冻结了高斯中心(表示为)以避免中心移动造成的负面影响,并提出了软深度正则化来调整不透明度:
通过同时使用硬深度正则化和软深度正则化,文章约束最近的高斯保持在合适的位置并具有较高的不透明度