3D 视觉

Dehaze-then-Splat: Generative Dehazing with Physics-Informed 3D Gaussian Splatting for Smoke-Free Novel View Synthesis

先去雾后散射：基于物理的3D高斯散射生成去雾与无烟新视角合成

Boss Chen, Hanqing Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；novel view synthesis(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；3D reconstruction(abstract)

AI总结 本文提出一种两阶段管道，通过生成去雾和新视角合成，解决多视角烟雾去除问题，利用物理引导的3D高斯散射补偿视角不一致。

WildSplatter: Feed-forward 3D Gaussian Splatting with Appearance Control from Unconstrained Images

WildSplatter: 无约束图像中基于馈送的3D高斯散射与外观控制

Yuki Fujimura, Takahiro Kushida, Kazuya Kitano, Takuya Funatomi, Yasuhiro Mukaigawa

机构 * NAIST（名古屋大学信息科学研究所） ； Ritsumeikan University（立命馆大学） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出WildSplatter，一种无需姿态信息的3D高斯散射模型，通过无约束图像学习3D高斯和外观嵌入，实现快速重建和光照变化下的外观控制。

Comments Project page: https://github.com/yfujimura/WildSplatter