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【DreamScene360: Unconstrained Text-to-3D Scene Generation with Panoramic Gaussian Splatting】

作者单位：加州大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、 德文陆军研究实验室

文章链接：[2404.06903] DreamScene360: Unconstrained Text-to-...

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虚拟现实应用需求的不断增加，凸显了构建沉浸式3D资产的重要意义。我们提出了一个文本到3D的360 °场景生成流水线，可以在几分钟内为野外环境创建全面的360 °场景。我们的方法利用2D扩散模型的生成能力和快速的自我优化来创建高质量和全局连贯的全景图像。该图像作为初步的"平面" ( 2D )场景表示。随后，将其提升为3D高斯，并采用散斑技术实现实时探索。为了产生一致的3D几何，我们的流水线通过将2D单目深度对齐到一个全局优化的点云来构建空间相干结构。该点云作为3D高斯的质心的初始状态。为了解决单视图输入中固有的不可见问题，我们对合成和输入的相机视图施加语义和几何约束作为正则化。这些指导了高斯的优化，有助于重建不可见的区域。总的来说，我们的方法在360 °视角内提供了全局一致的3D场景，与现有技术相比提供了增强的沉浸式体验。

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