
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
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
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
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