Articles sur 3D Gaussian Splatting

Cette étude étend le champ de déformation de l'éclaboussement gaussien 3D dynamique d'une unité CfC déterministe à une version SDE qui ajoute des termes de bruit. Des perturbations gaussiennes sont injectées pendant la formation pour conserver la robustesse stochastique du réseau neuronal liquide, et le coût d'inférence reste inchangé. Par rapport à la précédente solution de forme fermée purement déterministe, cela compense les termes aléatoires supprimés, rendant la modélisation en temps continu plus proche de la conception originale du réseau liquide.

ReconSplat est un modèle de reconstruction de scène 3D à action directe qui utilise des éclaboussures gaussiennes 3D comme représentation intermédiaire, combiné à un modèle de diffusion latente multi-vues, agissant à la fois comme affineur et réparateur, et utilisant des caractéristiques latentes 3D variationnelles pour guider le processus de diffusion afin d'améliorer la cohérence géométrique. Par rapport aux méthodes de reconstruction précédentes qui présentaient un compromis entre la génération de régions non observées et la cohérence géométrique, elle vise à produire simultanément de nouvelles vues géométriquement alignées et des estimations de profondeur précises.

FractureFields propose une méthode de transmission sensible au contact qui construit des champs de masse/impulsion indépendants pour chaque fragment et les fait progresser séparément pour résoudre le problème de fuite d'impulsion entre les fragments provoqué par le pipeline de la méthode de point de matériau gaussien (Gaussia-MPM) utilisant toujours un seul champ de vitesse d'Euler après fracture. Par rapport au champ de grille unique précédent, cette méthode complète la construction de champs séparés dans un seul P2G, éliminant l'adhésion résiduelle et l'étirement non physique. Cela signifie que la simulation gaussienne 3D physiquement intégrée peut améliorer la précision dynamique adaptative topologique dans les scénarios de fracture. Cependant, l’article est une prépublication arXiv et il n’existe pas encore de données d’évaluation publiques.