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Gaussian SLAM能夠從RGBD資料流重建可渲染的3D場景。它是第一個能夠以照片級真實感重建現實世界場景的神經RGBD SLAM方法。透過利用3D高斯作為場景表示的主要單元，我們克服了以往方法的侷限性。我們觀察到傳統的3D高斯在單目設定下很難使用：它們無法編碼準確的幾何資訊，並且很難透過單檢視順序監督進行最佳化。透過擴充套件傳統的3D高斯來編碼幾何資訊，並設計一種新穎的場景表示以及增長和最佳化它的方法，我們提出了一種能夠重建和渲染現實世界資料集的SLAM系統，而且不會犧牲速度和效率。高斯SLAM能夠重建和以照片級真實感渲染現實世界場景。我們在常見的合成和真實世界資料集上對我們的方法進行了評估，並將其與其他最先進的SLAM方法進行了比較。最後，我們證明瞭我們得到的最終3D場景表示可以透過高效的高斯飛濺渲染實時渲染。
需求人群：
"適用於需要對現實世界場景進行重建和渲染的場景，例如虛擬現實、增強現實、遊戲開發等。"
使用場景示例：
虛擬現實應用中，使用Gaussian SLAM對真實世界場景進行重建和渲染。
遊戲開發中，利用Gaussian SLAM實時渲染重建的3D場景。
增強現實應用中，利用Gaussian SLAM對真實世界場景進行重建和渲染。
產品特色：
重建可渲染的3D場景
以照片級真實感重建現實世界場景
實時渲染重建的3D場景