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研究者らは、多数のカメラからの入力画像を圧縮し、中性頭部テンプレートに固定された UV パラメータ化された 3D ガウシアンとして復元するスケーラブルなフィードフォワード手法「HeadsUp」を発表した。この手法は、入力画像の数や解像度に関わらず 3D ガウシアンの数を独立させられる。
研究チームは、3Dガウシアンスプラッティングの知覚最適化戦略を体系的に探索し、39,320件の主観評価を含む大規模人間評価研究を実施した。これにより、従来のピクセルレベル損失によるぼやけたレンダリング問題を改善する手法を提案している。