3D

📌link: https://arxiv.org/abs/2403.14166methodology 부분만 우선 정리 densification & simplification → reorganizing the spatial distribution of Gaussians

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: novel-view synthesis of scenes captured with multiple photos or videos이미지가 camera pose와 함께 주어졌을 때 주어지지 않은 camera pose에 대한 이미지 합성1D Gaussian$$g(x) =

3DGS특징Sparse set of SfM(Structure from Motion) points가 input으로 들어간다. Explicit scene representation → Optimization of 3D Gaussian position, opacity,

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DIFIX3D+: Improving 3D Reconstructions with Single-Step Diffusion Modelsproject pagepaperDIFIX3D+: 2D single step diffusion 모델로 NeRF와 3DGS의 artifact를

3DGS 실행하려면 input으로 image와 그 이미지에 대한 camera parameter가 필요하다. 보통 COLMAP과 같은 알고리즘으로 SfM 과정을 거쳐서 카메라 파라미터(내부+외부)를 얻는다. polycam으로 촬영하면 이미지와 카메라 파라미터가 기록되기

자꾸 submodules/diff-gaussian-rasterization 빌드가 안되는 문제가 있었음 Solutiongaussian-opacity-fields\\submodules\\diff-gaussian-rasterization\\cuda_rasterizer\\f

3D gaussian을 2D image plane에 projection하는 과정이다. $$ \\Sigma' = JW \\Sigma W^{T} J^{T}$$Jacobian은 affine projection할 때 쓰는 행렬이다. 일단 affine projection이 뭔지