[pt] GAUSSIAN SPLATING EM AMBIENTES NÃO CONTROLADOS ATRAVÉS DO USO DE APPEARANCE EMBEDDING E MÁSCARAS DE OCLUSÃO

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: MARCO ANTONIO BARBOSA TEIXEIRA
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
[pt] COMPUTACAO GRAFICA
[pt] EMBEDDING DE APARENCIA
[pt] GAUSSIAN SPLATTING
[pt] RENDERIZACAO NEURAL
[en] COMPUTER GRAPHICS
[en] APPEARANCE EMBEDDING
[en] GAUSSIAN SPLATTING
[en] NEURAL RENDERING
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https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=73045&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.73045
Resumo: [pt] O campo da renderização neural tem experimentado avanços significativos nos últimos anos, especialmente com o desenvolvimento de técnicas como Neural Radiance Fields (NeRF) e Gaussian Splatting. Essas abordagens permitem a síntese de novas visualizações de cenas com alta fidelidade, sendo fundamentais para aplicações em realidade virtual, realidade aumentada e computação gráfica. Neste trabalho, propomos uma metodologia que combina embeddings de aparência com Gaussian Splatting para aprimorar a renderização de cenas capturadas em ambientes não controlados (in-the-wild). Nossa abordagem transforma índices de imagens em vetores de alta dimensão dentro de um espaço latente, permitindo a modulação dinâmica das características visuais. Além disso, utilizamos máscaras de oclusão para separar elementos estáticos e transitórios, melhorando a consistência visual e a fidelidade da reconstrução. Os resultados obtidos evidenciam o potencial da técnica na resolução de desafios encontrados em ambientes in-the-wild, permitindo uma melhor adaptação visual e ajustes dinâmicos para diferentes condições de iluminação e oclusão. Isso amplia o alcance de aplicações em computação gráfica e realidade aumentada, além de fortalecer os benefícios da técnica de Gaussian Splatting, elevando ainda mais sua qualidade e expandindo seus potenciais para aplicações futuras.
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