滴滴和港中文最新的前馈3D重建算法UniSplat！史少帅参与~

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 论文作者 | Chen Shi等 编辑 | 自动驾驶之心 难得，滴滴也出了前馈GS方向的新工作，还是少帅参与 — UniSplat！ 前馈式3D重建技术在自动驾驶领域发展很迅速，但现有工作在自动驾驶环视场景中的表现不佳，这是由于稀疏非重叠的相机视角以及复杂场景动态性双重buff导致。 针对这个问题，港中文（深圳）、滴滴和港大的团队提出UniSplat — 一种通用feed-forward框架，通过统一的潜在时空融合实现鲁棒的动态场景重建。 该框架构建3D 潜在Scaffold（一种结构化表示），利用预训练基础模型捕捉场景的几何和语义上下文。 实验表明，UniSplat的新视角合成能不还不错，即使对于原始相机覆盖范围外的视角，也能提供鲁棒且高质量的渲染结果。 PS. 立个Flag，最近打算梳理下前馈GS方向的内容，梳理下这个方向的里程碑及自驾领域结合的工作。 自动驾驶之心联合 工业界算法专家 开展了这门 《3DGS理论与算法 实战教程》！ 我们花了两个月的时间 ...