SwinGS：基于滑动窗口的体三维视频流式传输新方法
降低了83.6%的传输成本，而PSNR的损失可以忽略不计
（映维网Nweon 2025年02月19日）由于高渲染速度和卓越的质量，3DGS近年来在计算机视觉和计算机图形学领域获得了广泛的关注。尽管业界努力将3DGS的应用从静态场景扩展到动态场景，但相关努力一直受到模型尺寸过大、视频时长限制和内容偏差的阻碍。相关限制严重影响了动态3D高斯模型在下游应用中的应用，包括体三维视频和沉浸式技术，如虚拟现实、增强现实和混合现实。
在一项研究中，美国威斯康星大学麦迪逊分校团队介绍了一个以实时流媒体方式训练、传输和渲染体三维视频的新框架SwinGS。
SwinGS将时空高斯与MCMC相结合以令模型适应各种3D场景，同时采用滑动窗口并以累积方式捕获每帧的高斯快照。
实验结果表明，与之前的方法相比，所述方法降低了83.6%的传输成本，而PSNR的损失可以忽略不计。另外，SwinGS可以很容易扩展到长视频序列而不影响质量。
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