TL;DR提出了一个使用可变形的 3D 高斯散射方法对动态场景进行重建和渲染，在实时渲染的速度和渲染质量方面优于现有方法。
Abstract
implicit neural representation has opened up new avenues for dynamic scene
reconstruction and rendering. Nonetheless, state-of-the-art methods of dynamic
neural rendering rely heavily on these implicit representations, which
frequently struggle with accurately capturing the intricate d
使用单个移动单目或 RGB-D 相机，我们首次应用 3D 高斯扩散技术于增量 3D 重建。我们的同时定位与建图（SLAM）方法以高质量渲染作为所需的准确、高效跟踪和建图的唯一 3D 表示，通过几个创新实现连续重建高保真度的 3D 场景，包括通过直接优化对 3D 高斯器应用相机跟踪，利用高斯器的明确性质引入几何验证和规则化以处理增量 3D 密集重建中出现的模糊性，以及引入一个全面的 SLAM 系统，实现在新视角合成和轨迹估计中的最新结果，甚至对微小和甚至透明的物体进行重建。