团队发布3D场景美学评估框架Aes3D及数据集

研究团队发布3D场景美学评估框架Aes3D及带美学标注的数据集Aesthetic3D，并配套轻量模型Aes3DGSNet。 论文称，Aes3D是首个系统评估3D神经渲染场景美学的框架，Aesthetic3D是首个带美学标注的3D场景数据集。Aes3DGSNet直接基于3D Gaussian图元预测场景美学分数，无需渲染多视角图像，从而降低算力与硬件需求。 论文报告，该模型在保持轻量设计的同时取得较强性能，并称其为3D场景美学评估建立了新基准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。