NeRFをリアルタイム描画する
#UE4
プラグインを開発中🔥
RTX3070で60fps超で、VRAM消費が小さいことにご注目ください。
We are developing
#UnrealEngine
plugin for
#NeRF
real-time rendering.
Note that FPS is over 60 on RTX3070 and the VRAM consumption is very low.
Introducing Marigold 🌼 - a universal monocular depth estimator, delivering incredibly sharp predictions in the wild! Based on Stable Diffusion, it is trained with synthetic depth data only and excels in zero-shot adaptation to real-world imagery. Check it out:
🌐 Website:
Dynamic 3D Gaussians: Tracking by Persistent Dynamic View Synthesis
We model the world as a set of 3D Gaussians that move & rotate over time. This extends Gaussian Splatting to dynamic scenes, with accurate novel-view synthesis and dense 3D trajectories.
"3D Gaussians Plugin" is now available on Unreal Engine Marketplace!🔥
It imports and renders 3D Gaussian Splatting data in UE5.
3D Gaussian Splattingのデータをインポートしてリアルタイム描画する「3D Gaussians Plugin」をUEマーケットプレイスで公開しました!
動画はRTX3070を使用↓
NeRFをリアルタイム描画する
#UE4
プラグインを開発中🔥
RTX3070で60fps超で、VRAM消費が小さいことにご注目ください。
We are developing
#UnrealEngine
plugin for
#NeRF
real-time rendering.
Note that FPS is over 60 on RTX3070 and the VRAM consumption is very low.
#UE5
Static Mesh generated from 3D Gaussian Splatting data
まあまあ精度よくスタティックメッシュに変換する方法を思いついた。
ただのメッシュ+MaskedマテリアルなのでLumenやVirtual Shadow MapやTSRも普通に動作する。
ディザマスク特有のノイズがあるけど、SNSの画質ではバレないという説…
Trying MarigoldDepthConsistencyPipeline from Marigold-LCM repository on Huggingface.
Comparison with depth_latent_init_strength = 0.1 (default), 0.175, 0.25
3D Gaussian Splattingは現状モデル生成には数十GBのVRAMが必要ですが、描画だけならそこまで必要ではないです。かつ、少し精度を落とすだけでデータ量は大きく減らせます。
float16化やint8量子化込みの学習など工夫の余地は多分にあり、学習・描画とも今後さらにメモリ消費は減っていくと思います