清华大学提出3D高斯飞溅OccGaussian，可6分钟完成训练，遮挡下产生160FPS高质量人体渲染
将训练和推理速度分别提高了250倍和800倍
（映维网Nweon 2024年10月24日）从单目视频中绘制动态3D人物对于虚拟现实和数字娱乐等各种应用至关重要。大多数方法假设人们处于无遮挡的场景中，而在现实场景中，各种物体可能会导致身体部位遮挡。
以前的方法利用NeRF进行表面渲染来恢复遮挡区域，但这需要一天以上的训练时间和一定的渲染时间，无法满足实时交互应用的要求。
为了解决所述问题，清华大学的一支团队提出了基于3D高斯飞溅的OccGaussian。据介绍，它可以在6分钟内完成训练，并在遮挡输入下产生高达160 FPS的高质量人体渲染。
OccGaussian在正则空间中初始化三维高斯分布，在被遮挡区域进行遮挡特征查询，提取聚合的像素对齐特征来补偿缺失的信息。然后，利用高斯特征MLP和遮挡感知损失函数对特征进行进一步处理，以更好地感知遮挡区域。
在模拟和现实世界中进行的大量实验表明，与最先进的方法相比，团队提出的方法实现了相当甚至更好的性能。将训练和推理速度分别提高了250倍和800倍。
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