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Dog # You Tube # Short # - YouTube 最近在用3dgs做三维重建，过去per scene optimization的方法实在用起来不方便，所以开始对feed forward optimization的方法产生兴趣。 下文总结了最新的一些有关feed forward 3dgs研究的论文，以供参考！ 回顾时间线，事实上feed forward的想法在 nerf 中就已经出现了，比如 lrm 和 instant3d。 因此自然而然在3dgs领域也开始有人探索这样的方式是否可行。 最早有4篇出现在cvpr2024上，具体如下：. 相比之下，anysplat通过3d渲染监督显著提升了多视角一致性，图6中比较了gs渲染深度与dpt预测深度的差异，随着训练轮数增加差异越来越小。.

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Short Video - YouTube To address this issue, we introduce fast compression of 3d gaussian splatting (fcgs), an optimization free model that can compress 3dgs representations rapidly in a single feed forward pass, which significantly reduces compression time from minutes to seconds. 为了解决这个问题，我们引入了3d高斯分布图 (fcgs)的快速压缩，这是一种无需优化的模型，可以在单个前馈通道中快速压缩3dgs表示，从而将压缩时间从几分钟大幅减少到几秒钟。 为了提高压缩效率，我们提出了一个多路径熵模块，该模块将高斯属性分配给不同的熵约束路径，以平衡大小和保真度。 我们还仔细设计了高斯内和高斯间的上下文模型，以消除非结构化高斯斑点之间的冗余。 总体而言，fcgs在保持保真度的同时实现了超过20倍的压缩比，超过了大多数基于逐场景sota优化的方法。 2. 引言. 近年来，三维高斯泼溅（3dgs）在新视角合成领域取得了显著进展。 通过利用具有颜色和几何属性的完全显式高斯函数，3dgs能够通过光栅化技术促进场景的高效训练和渲染。. In this paper, we propose bev gs, a real time single frame road surface reconstruction method based on feed forward gaussian splatting. bev gs consists of a prediction module and a rendering module. 现有的前馈3d高斯泼溅（feed forward 3d gaussian splatting，3dgs）模型，虽然在实时渲染和高效生成3d场景方面取得了显著进展，但仍存在一些关键缺陷。 比如编码器容量有限，难以处理密集的多视角输入。 而 zpressor，一种即插即用的轻量级模块——可以无缝集成到现有的前馈3dgs模型中，增强模型密集视角扩展性和性能。 在36个输入视图下提升4.65db，推理时间减少70%，显存占用减少80%，并拓展可输入的视图数目到接近500个。 深入分析现有前馈3dgs模型的架构，可以发现其核心症结在于编码器容量的有限性。 当输入视图变得密集时，编码器难以有效处理随之而来的“信息过载”，导致计算成本飙升。.

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Dog # You Tube # Short # - YouTube In this paper, we propose bev gs, a real time single frame road surface reconstruction method based on feed forward gaussian splatting. bev gs consists of a prediction module and a rendering module. 现有的前馈3d高斯泼溅（feed forward 3d gaussian splatting，3dgs）模型，虽然在实时渲染和高效生成3d场景方面取得了显著进展，但仍存在一些关键缺陷。 比如编码器容量有限，难以处理密集的多视角输入。 而 zpressor，一种即插即用的轻量级模块——可以无缝集成到现有的前馈3dgs模型中，增强模型密集视角扩展性和性能。 在36个输入视图下提升4.65db，推理时间减少70%，显存占用减少80%，并拓展可输入的视图数目到接近500个。 深入分析现有前馈3dgs模型的架构，可以发现其核心症结在于编码器容量的有限性。 当输入视图变得密集时，编码器难以有效处理随之而来的“信息过载”，导致计算成本飙升。. We propose fast compression of 3d gaussian splatting (fcgs), an optimization free model that can compress existing 3dgs representations rapidly in a single feed forward pass, which significantly reduces compression time from minutes to seconds. 本综述系统梳理了基于前馈架构的三维重建与视图合成技术，依据点云、三维高斯泼溅（3dgs）、神经辐射场（nerf）等表征架构建立分类体系，重点探讨无位姿重建、动态三维重建、三维感知的图像视频合成等关键任务，并阐释其在数字人、同步定位与建图（slam）、机器人等领域的应用。 此外，我们详细统计分析了常用 数据集，梳理了下游任务的评估范式，最后探讨了该领域待解决的挑战与未来研究方向，强调前馈方法推动三维视觉技术前沿发展的潜力。 传统的高质量三维重建与视图合成主要依赖基于优化的流程，如运动恢复结构（sfm）和多视角立体视觉（mvs）。 然而这些方法通常计算成本高昂、收敛速度慢且依赖精确校准的数据集，限制了其在实际场景中的应用价值。 在此背景下，前馈式方法逐渐发展成为三维视觉领域的重要研究方向。. Image based gaussian map：实现从单张图像到高斯场的预测，如 pixelsplat、gs lrm、lgm、freesplatter； volume based gaussian representation：将场景嵌入可学习体素或三平面结构中，如 lara、gaussiancube、quicksplat、scube。. 本文提出了一种名为快速压缩3d高斯（fast compression of 3d gaussian splatting, fcgs）的方法，旨在解决3d高斯在实现新颖视角合成时面临的存储挑战。 fcgs是一个无需优化的模型，它能够在单一前向传递中快速压缩3….

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Dog # You Tube # Short# - YouTube We propose fast compression of 3d gaussian splatting (fcgs), an optimization free model that can compress existing 3dgs representations rapidly in a single feed forward pass, which significantly reduces compression time from minutes to seconds. 本综述系统梳理了基于前馈架构的三维重建与视图合成技术，依据点云、三维高斯泼溅（3dgs）、神经辐射场（nerf）等表征架构建立分类体系，重点探讨无位姿重建、动态三维重建、三维感知的图像视频合成等关键任务，并阐释其在数字人、同步定位与建图（slam）、机器人等领域的应用。 此外，我们详细统计分析了常用 数据集，梳理了下游任务的评估范式，最后探讨了该领域待解决的挑战与未来研究方向，强调前馈方法推动三维视觉技术前沿发展的潜力。 传统的高质量三维重建与视图合成主要依赖基于优化的流程，如运动恢复结构（sfm）和多视角立体视觉（mvs）。 然而这些方法通常计算成本高昂、收敛速度慢且依赖精确校准的数据集，限制了其在实际场景中的应用价值。 在此背景下，前馈式方法逐渐发展成为三维视觉领域的重要研究方向。. Image based gaussian map：实现从单张图像到高斯场的预测，如 pixelsplat、gs lrm、lgm、freesplatter； volume based gaussian representation：将场景嵌入可学习体素或三平面结构中，如 lara、gaussiancube、quicksplat、scube。. 本文提出了一种名为快速压缩3d高斯（fast compression of 3d gaussian splatting, fcgs）的方法，旨在解决3d高斯在实现新颖视角合成时面临的存储挑战。 fcgs是一个无需优化的模型，它能够在单一前向传递中快速压缩3….

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Dog # You Tube # Short# - YouTube Image based gaussian map：实现从单张图像到高斯场的预测，如 pixelsplat、gs lrm、lgm、freesplatter； volume based gaussian representation：将场景嵌入可学习体素或三平面结构中，如 lara、gaussiancube、quicksplat、scube。. 本文提出了一种名为快速压缩3d高斯（fast compression of 3d gaussian splatting, fcgs）的方法，旨在解决3d高斯在实现新颖视角合成时面临的存储挑战。 fcgs是一个无需优化的模型，它能够在单一前向传递中快速压缩3….

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