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简介
EgoGaussian是一项先进的3D场景重建与动态物体追踪技术，它能够仅通过RGB第一人称视角输入，同时重建3D场景并动态追踪物体的运动。这项技术利用高斯散射的独特离散特性，从背景中分割出动态交互，并通过片段级别的在线学习流程，利用人类活动的动态特性，以时间顺序重建场景的演变并追踪刚体物体的运动。EgoGaussian在野外视频的挑战中超越了先前的NeRF和动态高斯方法，并且在重建模型的质量上也表现出色。
截图
产品特色
3D场景重建：从RGB输入中重建动态交互的3D场景。
动态物体追踪：追踪场景中刚体物体的运动。
高斯散射技术：利用高斯散射的离散性来分割动态交互。
在线学习流程：片段级别的在线学习，适应人类活动的动态性。
时间顺序重建：按时间顺序重建场景，确保场景的连贯性。
自动分割：自动区分物体和背景的高斯，提供3D表示。
性能优越：在野外视频中超越了先前的技术方法。
使用教程
步骤一：安装并配置EgoGaussian所需的硬件，如头戴式相机。
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步骤二：将EgoGaussian模型加载到计算平台上。
步骤三：输入RGB第一人称视角视频数据到EgoGaussian模型中。
步骤四：EgoGaussian模型开始处理视频数据，进行3D场景重建和动态物体追踪。
步骤五：观察并分析EgoGaussian输出的3D场景和物体运动轨迹。
步骤六：根据需要，对EgoGaussian的参数进行调整，以优化场景重建和追踪效果。
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