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机构名称：
¥ 2.0
摘要。最近，3D高斯脱衣舞（3D-GS）在新型视图综合中广受欢迎。它解决了与神经辐射场（NERFS）相关的冗长训练时间和缓慢的渲染速度的挑战。通过3D高斯人的快速，可区分的栅格化，3D-GS实现了实时重新定位和加速训练。但是，他们需要训练和存储的大量记忆，因为它们需要数百万高斯人在每个场景的云云表示中。我们提出了一种利用量化嵌入的技术，可以显着减少每点存储器存储的需求，并采用粗到最佳的训练策略，以更快，更稳定的优化高斯点云。我们的方法发展了一个修剪阶段，从而导致场景表现形式减少，从而导致更快的训练时间和渲染速度，以实时渲染高分辨率场景。在保留重建质量的同时，我们将存储记忆降低了超过一个数量级。我们验证方法在保留视觉质量的各种数据集和场景上的有效性，同时消耗10-20×较小的内存和更快的训练/推理速度。项目页面和代码可在此处提供。
arxiv：2312.04564v3 [cs.cv] 26 Sep 2024
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