XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System3DGS
流式优化的3D高斯脱落
3D高斯脱落（3DGS）已成为一种开创性的3D场景表示技术，提供了前所未有的视觉质量和渲染效率。但是，3DGS场景的大量数据卷在流媒体上构成了重大挑战。现有对3DGS的研究主要集中在压缩和提高效率上，忽略了流传输的具体质量。此外，3DG中的球形谐波颜色表示使基于视口的传输分配复杂化。在没有明显质量下降的情况下实现层次结构高斯流也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，我们提出了SRBF-Gaussian，这是一种彻底改变传统3DGS格式的新范式。我们的方法基于球形径向基础函数（SRBF）和HSL颜色空间引入了与视口有关的颜色编码，从而可以选择性地传输与视口相关的颜色数据。这在保持视觉质量的同时减少了数据传输。我们实施自适应高斯修剪和传输，以适应当前的视口和网络条件。补充 - 我们开发了连贯的多级高斯表示，以在质量水平之间平稳过渡。我们的系统结合了用户 - 行为感知的流策略，以预测和预先提取相关数据。在云VR方案中，我们的方法表明了实质性改善，PSNR增长了5.63％-14.17％，延迟下降7.61％-59.16％，总体经验质量（QOE）提高了10.45％-30.12％。
使用3D高斯弹奏
摘要 - 可推广的感知是太空机器人技术中高级自治的支柱之一。估计动态环境中未知对象的结构和运动对于此类自主系统至关重要。传统上，解决方案依赖于目标对象的先验知识，多个不同的表示或不适合机器人操作的低保真输出。这项工作提出了一种新颖的方法，可以使用统一表示形式来逐步重建和跟踪动态未知对象 - 一组3D高斯斑点，描述了其几何形状和外观。可区分的3DGS框架适合以动态对象设置。管道的输入是一组顺序的RGB-D图像。3D重建和6-DOF姿势跟踪任务是使用基于一阶梯度的优化来解决的。该公式很简单，不需要预训练，不假定对对象或其运动的先验知识，并且适合在线应用程序。在任意相对运动下的10个未知航天器的数据集中验证了所提出的方法。实验表明，在短期到中持续时间内，目标对象的成功3D重建和准确的6-DOF跟踪。讨论了跟踪漂移的原因，并概述了潜在的解决方案。
反射性高斯脱落
新型视图合成由于基于越来越强大的NERF和3DGS方法而经历了重大进步。但是，反光对象的重新构造仍然具有挑战性，缺乏适当的解决方案来实现实时，高质量的渲染，同时适应反射。为了填补这一空白，我们引入了一个反光的高斯裂（ref-gaussian）框架，并具有两个组件：（i）基于物理的递延渲染，通过公式化的分裂近似来赋予像素级材料的渲染方程； （ii）首次意识到高斯跨度范式内的反射函数的高斯基间反射。为了增强几何形状建模，我们进一步引入了材料感知的诺尔传播和初始的人均阴影阶段，以及2d gaus-sian原始阶段。在标准数据集上进行的广泛实验表明，在定量指标，视觉质量和计算效率方面，参考文献超过了现有方法。此外，我们表明我们的方法是反射性场景和非反射场景的统一解决方案，超越了以前的替代方案，仅着眼于反思场景。另外，我们说明Ref-Gaussian支持更多的应用程序，例如重新设计和编辑。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
gstar：高斯表面跟踪和重建
从任意观点以及适应不断变化的拓扑结构的表面重构。涉及人类或机器人相互作用与物体的场景需要动态适应分裂，合并或变形的表面。热热，下游应用，例如视觉效果和无标记运动捕获，从不依赖模板的情况下跟踪持久区域的能力显着。因此，方法必须有效地处理这些拓扑更改，以确保高质量的渲染和准确的重建，同时还要维护对现有表面的同意跟踪。经典方法主要依赖于网格和tex曲线图，这些图提供了合理的外观，但重大取决于网格分辨率。他们常常无法准确地确定细节和观察依赖性效果。al-尽管这些网格表示可以进行一定程度的跟踪，但它们努力处理重大的拓扑变化，需要新的关键帧以适应ma-jor变换。神经辐射场的出现（NERF）[28]在静态[1，46]和dy-namic场景[17，30]的外观和新型综合方面有了显着改善。使用Marting Cubes [37，44]可以从隐式签名的距离功能（SDF）得出表面，但除非使用了不足的模板，否则它们缺乏一致的跟踪。最近，出现了3D高斯脱落（3DGS）[20]，具有明确的纹理代表，在外观上与NERF竞争，同时实现了更有效的效果。这些高斯人与网格面一起移动，以表示移动和变形的对象。其明确表示有助于跟踪，并为此开发了几种技术[26，50]。然而，准确的动态表面重建仍然是一个挑战，并且在现有表面的跟踪与引入新的表面保持平衡被证明很困难。为了应对这些挑战，我们提出了GSTAR，该方法能够重建光真逼真的外观和准确的表面几何形状，并随着拓扑变化而保持一致的跟踪。GSTAR利用多视图盖，并将网眼与绑定的高斯人结合在一起，与高斯表面相结合。当新的表面变得可见时，新的高斯人会产生，并且网格拓扑更新。适应性网格提供了时间一致，准确的几何形状，而高斯人则带来了逼真的外观。这个问题很困难，因为总会有一个折扣。可以通过固定的托架或模板[24，50]更轻松地跟踪的方法倾向于在新的姿势或变形下降低外观和几何形状的质量。相反，过度拟合静态场景的方法[8，14，16]缺乏时间一致性或错过新的框架详细信息。GSTAR通过尽可能多地跟踪面孔来解决这一权衡