D3GA技术在虚拟角色建模中的创新应用

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本文来自AIbase日报
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近日,极佳科技提出了一种名为 DriveDreamer4D 的全新框架,旨在利用世界模型的先验知识来提升4D 驾驶场景的重建效果。传统的4D 场景重建方法,主要依赖于 NeRF 和3DGS 这两大流派。NeRF 就好比一个超级画家,它能用神经网络,把一堆照片渲染成一个3D 模型。而3DGS 则是用一堆三维高斯函数,来模拟场景中的各种物体。但这两种方法都有个致命弱点:太依赖训练数据了!就好比,你只见过直线行驶的汽车,突然来个漂移过弯,你就懵逼了。所以,在面对复杂路况,比如变道、加速、减速的时候,
捷克布拉格技术大学和瑞士苏黎世联邦理工学院的研究团队最近推出了一种名为"WildGaussians"的创新方法,该方法显著提升了3D高斯溅射(3DGS)技术在处理非结构化图像集时的能力。这一突破性进展使得从网络上收集的地标照片等非结构化图像集实现高质量3D重建成为可能。