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इस शोधपत्र में, हम सामान्यीकृत गॉसियन स्प्लैटिंग में हालिया प्रगति पर आधारित हैं, जो विरल इनपुट दृश्यों से मज़बूत 3D पुनर्निर्माण को सक्षम बनाता है। हम TextSplat ढाँचे का प्रस्ताव करते हैं, जो जटिल दृश्यों के सूक्ष्म विवरणों का सटीक पुनर्निर्माण करने के लिए पाठ-आधारित मार्गदर्शन का लाभ उठाता है। ज्यामितीय संगति पर केंद्रित मौजूदा विधियों के विपरीत, TextSplat पाठ-आधारित मार्गदर्शन के माध्यम से अर्थगत समझ को बढ़ाने पर केंद्रित है। यह तीन समानांतर मॉड्यूल का उपयोग करके पूरक निरूपण प्राप्त करता है: सटीक गहराई जानकारी के लिए एक प्रसार शब्दकोश गहराई अनुमानक, विस्तृत अर्थगत जानकारी के लिए एक अर्थगत रूप से जागरूक विभाजन नेटवर्क, और बेहतर क्रॉस-व्यू सुविधाओं के लिए एक बहु-दृश्य इंटरैक्शन नेटवर्क। फिर इन निरूपणों को एक पाठ-आधारित ध्यान-आधारित सुविधा एकत्रीकरण तंत्र के माध्यम से एकीकृत किया जाता है ताकि विस्तृत अर्थगत संकेतों से समृद्ध उन्नत 3D गॉसियन पैरामीटर उत्पन्न किए जा सकें। विभिन्न बेंचमार्क डेटासेट पर प्रायोगिक परिणाम कई मूल्यांकन मेट्रिक्स में मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं। कोड सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होगा।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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हम पहला ढांचा प्रस्तुत करते हैं जो पाठ-आधारित मार्गदर्शन का लाभ उठाकर सामान्यीकृत गौसियन स्प्लैटिंग के प्रदर्शन में सुधार करता है।
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ज्यामितीय और अर्थ संबंधी जानकारी के संरेखण में सुधार करके उच्च-निष्ठा 3D पुनर्निर्माण प्राप्त करना।
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विभिन्न मॉड्यूलों के माध्यम से पूरक अभ्यावेदन प्राप्त करें और उन्हें पाठ-आधारित ध्यान तंत्र में प्रभावी ढंग से एकीकृत करें।
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कई बेंचमार्क डेटासेट पर मौजूदा तरीकों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन का प्रदर्शन किया।
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खुले कोड प्रावधान के माध्यम से अनुसंधान की पुनरुत्पादनशीलता और मापनीयता सुनिश्चित करना।
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Limitations:
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प्रस्तावित विधि की गणना लागत और प्रसंस्करण समय के विस्तृत विश्लेषण का अभाव।
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विविध पाठ इनपुटों में मजबूती और सामान्यीकरण प्रदर्शन के लिए आगे सत्यापन की आवश्यकता है।
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कुछ विशेष प्रकार के दृश्यों या वस्तुओं के प्रति पूर्वाग्रह हो सकता है।
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वास्तविक दुनिया के वातावरण में प्रदर्शन और प्रयोज्यता का मूल्यांकन करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
