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小程序接入wordpressseo排名优化教程

news 2025/7/16 1:29:40

小程序接入wordpress,seo排名优化教程,wordpress和ucenter,入境美国前做登记叫啥网站目录一、概述二、相关工作 1、神经渲染 2、基于Mesh的渲染 3、基于点的渲染和高斯溅射三、前置知识 1、SDF 2、Marching Cubes算法四、MeshGS 1、初始化Mesh网格 2、基于Mesh的GS溅射 3、损失函数一、概述提出一种基于距离的高斯splatting，并且将高…

一、概述

二、相关工作

1、神经渲染

2、基于Mesh的渲染

3、基于点的渲染和高斯溅射

三、前置知识

1、SDF

2、Marching Cubes算法

四、MeshGS

1、初始化Mesh网格

2、基于Mesh的GS溅射

3、损失函数

一、概述

提出一种基于距离的高斯splatting，并且将高斯splatting和网格表面相结合，消除高斯splatting中对渲染毫无贡献的冗余。对于高斯splats和mesh网格间的距离区分为紧密束缚和松弛束缚，并对两类方法采用不同的训练方法，对紧密束缚采取几何正则化，松弛束缚采用图像监督。该方法超越了基于mesh网格的渲染技术，且相比原始的3DGS的splat个数少了30%。

（1）提出了一种新的基于mesh网格的GS splatting方法，将GS splats与三角形mesh网格相结合，提出了一种新的方法来初始化和训练在三角mesh网格下的GS splats。

（2）使用两种高斯splats和mesh网格间的距离来区分，并引入不同的训练策略，适应不同的渲染需求。

二、相关工作

1、神经渲染

NeRF考虑使用MLP来编码场景，并通过可微的体渲染来恢复RGB和密度。

隐式神经曲面考虑将MLP映射到一个符号距离函数（SDF）或占用网格上，并使用可微体渲染来训练。

2、基于Mesh的渲染

基于Mesh的渲染原理就是利用网格将3D模型分解为表面的多边形进行渲染。

一方面将GS splats替代网格，来捕捉场景细节，SuGaR将GS splats紧密绑定在网格表面，MobileNeRF考虑优化三角面，并将不透明度和特征嵌入到纹理。另外VMesh考虑结合mesh和体渲染来实现高保真重建，LTM考虑使用网格抽取实现大场景下的重建。

但大多数基于Mesh的渲染都存在网格伪影，所以该论文提出结合3DGS来突破这个挑战。

3、基于点的渲染和高斯溅射

基于点的渲染旨在打破传统基于多边形网格渲染的技术。近期也提出关于点云渲染、球体渲染、可微分溅射等方法。

3DGS通过3DGS splatting进行渲染，通过快速光栅化实现。

SuGaR利用泊松重建，从3DGS提取mesh网格并绑定在三角形上进行渲染。

GaussianAvatars和GaMeS考虑将3DGS紧密绑定网格上，用于渲染动态场景和人体模型。

上述论文更加关注单一物体或人体模型，而该论文考虑对于大场景下的基于mesh的高斯splat技术，mesh结合3DGS可以保证渲染质量的前提下，获取更为精确的几何信息。

三、前置知识

1、SDF

有符号距离场（Signed Distance Field，SDF）是一种用于表示3D几何的数据结构。SDF将3D空间中每一个点都映射为一个实数，对于表面内部的点，SDF值设为负数，表面的点，SDF值为0，表面外部的点，SDF值为正。

SDF可以用来精确表示3D几何形状，通过微分渲染技术来优化。

2、Marching Cubes算法

Marching Cubes算法是一种用于从3D几何数据中提取精确的3D网格表示，通过划分立方体网格，并根据每个立方体内的数据值确定等值面的位置和形状，从而生成三角网格表示的等值面。

在论文中因为Marching Cubes算法会生成大量三角形，所以进行进一步的mesh decimation（网格简化），通过减少网格模型中的三角形数量，尽可能保持原始几何形状，也对于后续高分辨率网格和快速光栅化渲染相结合的效果更加显著，也提高了效率。

四、MeshGS

MeshGS的网络框架分为两个部分：初始化Mesh网格，基于Mesh的GS溅射。

1、初始化Mesh网格

对于以往的3DGS方法使用SfM技术生成的稀疏点云，该论文为了高质量渲染，考虑设计网格重建初始化3DGS，而非稀疏点云计算3DGS参数。

首先输入多视图图像和相机位姿信息利用BakedSDF技术提取3DSDF几何表示，其中分别使用两个MLP，首先输入图像到一个MLP中提取有符号距离场 $f_{sdf}$ ，之后将 $f_{sdf}$ 输入到第二个MLP中输出颜色场 $f_{color}$ 。进一步将有符号距离场 $f_{sdf}$ 与颜色场 $f_{color}$ 结合得到变换后的 $f_{sdf}$ 几何表示。

之后利用Marching Cubes算法提取 $f_{sdf}$ 几何表示，生成三角网格，并通过网格简化，减少网格模型中三角形数量，保持几何细节，提高渲染质量。

2、基于Mesh的GS溅射

基于距离的3DGS溅射：给定一个mesh网格 $M$ ，考虑在每个三角形网格的中心位置（视点 $P_i$ ）初始化3D高斯溅射，利用对应视角的深度图来遮挡那些被网格表面遮挡的高斯溅射，且定义网格表面是完全不透明的。

另外在训练过程中，评估所有训练视角中，永远不会被观察到的位于网格表面后方的冗余高斯溅射将它移除。

考虑到真实场景中重建网格存在伪影，我们的目标要拆分成对待能够高度重建的让他表现的更好（紧密绑定），另外的部分保证减少伪影（松散绑定），所以将高斯溅射分为两类，一个是紧密绑定在网格表面的（高斯溅射和mesh网格之间距离小于阈值），另一个是松散绑定在网格表面的（高斯溅射和mesh网格之间距离大于阈值），紧密绑定的高斯溅射被平坦化并与网格表面对齐，而松散绑定的高斯溅射则用于覆盖网格失真的区域。