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Hierarchical 3D Gaussian
Hierarchical 3D Gaussian
["视觉效果专家：需要高质量渲染结果的专业人士。","游戏开发者：需要实时渲染大型场景的游戏开发者。","模拟和可视化：需要在虚拟环境中进行大规模数据可视化的研究人员。","教育和培训：提供给需要学习3D渲染技术的教育机构。"]
3D建模AI模型#3D渲染#实时渲染#视觉质量#大型数据集#分层结构普通产品商用
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简介
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
截图
产品特色
优秀的视觉质量：通过3D高斯splatting技术提供高质量的视觉效果。
快速训练：允许快速训练，以实现实时渲染。
实时渲染：支持大型数据集的实时渲染。
细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案：提供高效的渲染远处内容的方法。
平滑过渡：在不同层次之间实现平滑的视觉过渡。
分而治之的训练方法：允许独立训练大型场景的不同部分。
资源适应性：可以根据可用资源调整渲染质量。
使用教程
步骤1: 准备大型数据集，包括数十万张图像。
步骤2: 使用分层3D高斯表示方法进行数据集的训练。
步骤3: 利用LOD解决方案优化渲染远处内容。
步骤4: 在不同层次之间实现平滑过渡，以提高视觉体验。
步骤5: 根据可用资源调整渲染质量，以适应不同的硬件条件。
步骤6: 进行实时渲染，观察和评估渲染结果。
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