دمج فعال للوسائط ثنائية الأبعاد في وحدات البكسل المتناثرة لإعادة بناء ثلاثي الأبعاد

تقدم هذه الدراسة طريقة فعالة لإعادة بناء ثلاثي الأبعاد من خلال دمج البيانات من وسائط ثنائية الأبعاد مختلفة (العمق المُدرج، ونتائج التقسيم الدلالي، وخصائص CLIP) في وحدات بكسل متناثرة مُدرّبة مسبقًا. تستخدم هذه الطريقة نهجًا كلاسيكيًا لدمج الحجم، حيث يتم وزن ومتوسط عرضين ثنائيي الأبعاد لإنشاء حقل وحدات بكسل متناثرة ثلاثية الأبعاد يحتوي على معلومات حول العمق، والدلالة، واللغة. تُظهر الأمثلة استخدام العمق المُدرج لإعادة بناء الشبكة عبر SDF، وSegformer للتقسيم الدلالي، وRADIOv2.5 وLangSplat لاستخراج خصائص بصرية ولغوية. تتوفر روابط إلى Jupyter Notebook للتكرار.