[3D CV 연구] 3DGS SuGaR video capture & custom dataset

• SuGaR (또는 3dgs) 코드는 어떠한 image resolution도 process가 가능합니다. 다만 HD resolution (such as 1080x1920)에서 잘됩니다.
• 비디오를 촬영할 때, shooting spped에 대한 requirement는 없습니다. (그래도 촬영시, blur를 일으키는 motion blur 같은 건 피해야합니다.)
• shooting angle/trajectory는 당신에게 달렸습니다. real surface처럼 mesh를 만들고 싶으면 다양한 angle들에 대해 촬영해야 합니다. (예를 들어 360도 capture of an object는 잘 됩니다.)
• 만약 object의 한 side에 대한 이미지들만 존재한다면, reconstructed mesh는 frotiner에서 “seen area”와 “unseen area”에 대한 border artifacts가 관찰될 수 있습니다.
• 하지만 hybrid representation (mesh + Gaussians)은 오직 한 side로만 촬영된 object에 대해서도 일반적으로 good입니다.
• README.md에서 설명했듯, SuGaR에서는 scene에 따라 150~300 이미지들로 학습했습니다. (이는 NeRFs의 standard numeber입니다.)
• 더 큰 scene에 대해서 reconstruct를 하면 더 많은 이미지들이 필요합니다. 그러나 이는 더 많은 메모리를 요구할 것입니다.
• 첫 번째와 마지막 frame에 대한 consistent같은 건 없습니다. (이 질문 자체가 의미가 없음 사실)

https://github.com/Anttwo/SuGaR/issues/61