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写真から超リアルな3D空間をどうやって復元するか? 「3D Gaussian Splatting」学習の徹底解説 - Qiita

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写真から超リアルな3D空間をどうやって復元するか? 「3D Gaussian Splatting」学習の徹底解説 - Qiita

はじめに 前回の「画像生成の記事」で「3D Gaussian Splatting」による画像生成 技術について解説しまし... はじめに 前回の「画像生成の記事」で「3D Gaussian Splatting」による画像生成 技術について解説しましたが、ご覧になりましたでしょうか。この「3D Gaussian Splatting」は学習済みの3D Gaussianモデルを用いて、任意の視点から実写に近い超リアルな画像を生成できるすごい技術です。画像の高品質だけでなく、明示的な3D表現によって環境を詳細に表現しており、多様な分野での応用が期待され、高い注目を集めています。 ただし、前回の記事では、画像生成の入力となる3D Gaussianをどのように学習するのかについては触れませんでした。これは「3D Gaussian Splatting」技術の中核であり、最も難しい部分です。今回は、学習プロセスについても徹底的に解説しようと思います。 この図は、3D Gaussianの学習する様子を示しています。後ほど詳しく説明しま

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