# data[].attributes.body
Mip-NeRF360 / A6000

7K - 6분25초, 30K - 41분

# data[].attributes.body
Mip-NeRF360 / A6000

7K - 160FPS, 30K - 134FPS

# data[].attributes.body
Mip-NeRF360 / PSNR

7K - 25.6, 30K - 27.21

# data[].attributes.body
Mip-NeRF360

7K - 523MB, 30K - 734MB

3DGaussian 갯수 1M 기준 - 236MB

# data[].attributes.body
Inria 프랑스 국립디지털과학기술연구소

# data[].attributes.body
너무 많음

# data[].attributes.body
파일 20MB 제약 있습니다~ 큰 이미지 파일 업로드 자제해주세요!

# data[].attributes.body
8대 카메라 위치 고정 / RTX3090

generalization 모델 학습 : 15시간

new scene 학습 : 25FPS

# data[].attributes.body
Tanks and Temples / A100

이미지 갯수 12장 이하 제약됨

pose 추정과 함께 학습 : 37초

12장이하view : NopeNeRF(95분)-> COLMAP-free 3DGS(60초)

multiview : NopeNeRF(20시간) -> COLMAP-Free 3DGS(2시간)

# data[].attributes.body
COLMAP대신 DUSt3r 사용

sparse view가능 but 12장 이하 제약

# data[].attributes.body
Surface Reconstruction

Nvidia A40 GPU 이용하여 2시간 보다 적게 소요.

# data[].attributes.body
Surface Reconstruction

Nvidia A40 GPU 이용하여 1시간 보다 적게 소요.

# data[].attributes.body
Surface Reconstruction Quality가 논문에 나온 것처럼 매끄럽지 않음.

Cherry picking을 많이 한 듯 함.

# data[].attributes.body
아직 코드 미공개.

# data[].attributes.body
첫번째 이미지의 Depth map으로 GS Init-> next 이미지에 대한 pose를 추정-> 3D GS growing (선호님 발표논문)

# data[].attributes.body
Mip-NeRF360 / A6000

30K - 137FPS

Tanks & Temples / A6000

30K - 244FPS

Deep Blending

30K - 160FPS

# data[].attributes.body
Tanks & Temples / RTX 4090

30K - 236.75FPS

Blender / RTX 4090

30K - 1052FPS

LLFF / RTX 4090

30K - 428FPS

# data[].attributes.body
사진 (좌) 분할 학습 후 병합 이전 사진 (우) 중복 영역 제거 후 병합 사진

코드 비공개로 인해 직접 리프로듀싱한 결과임

OpenDroneMap 데이터 셋 기준, 8개의 구역으로 나누어 각각 학습 및 병합 진행

최종 결과물의 파일 용량이 40GB에 육박함

용량도 크지만, 해당 PLY 파일을 한 번에 읽어서 렌더링 하는 것도 어려워 보임

# data[].attributes.body
Mip-NeRF 360 / A6000

19m 59s(3D-GS는 23m 14s)

COLMAP 시간을 고려하지 않음. 따라서 3D-GS의 학습 시간과의 대조를 위해 3D-GS의 학습 시간을 표기함

# data[].attributes.body
아직 기존의 SLAM 방법들에 비해 정확도가 떨어짐

# data[].attributes.body
기법 : quantization + progressive training(2배씩 키우는것) + densification(step간격 늘이기)

Mip-NeRF360

30K - 68MB (PSNR비슷)

# data[].attributes.body
기법

Residual Vector Quantization

hash grid를 통한 컬러 표현

학습 후 추가적인 Qunatization + 허프만 인코딩

734MB -> 48.8MB -> 29.1MB (포스트 프로세싱 적용 시)

# data[].attributes.body
zip-nerf를 가우시안화

zip-nerf만큼 PSNR이 높음

# data[].attributes.body
vertex수 너무 많음

경계가 매끄럽지 못함

# data[].attributes.body
원하는 object만 떼어내기

원하는 object만 제거하기

# data[].attributes.body
물 붓기

모양 변화시키기