Nov, 2023

LightGaussian: 无界的三维高斯压缩，15 倍减少和 200 + 帧每秒

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TL;DRLightGaussian is a novel method for efficient 3D representation that reduces redundancy, distills spherical harmonics, and employs a hybrid quantization scheme, achieving high compression rates and improved FPS in complex scenes.
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发现论文，激发创造
  • 快速新视角合成的压缩 3D 高斯点云

    通过优化 3D 高斯飞溅表示法，将高保真度场景重建应用于稀疏图像集合的新视角合成，并通过压缩的 3D 高斯飞溅表示法，在显著降低内存消耗和提高渲染效率的基础上，实现了对方向性颜色和高斯参数进行压缩。在多个数据集上进行广泛实验，证明了该方法的鲁棒性和渲染速度。

    Nov, 2023

  • 轻量级三维高斯斑点预测

    这篇论文主要研究了使用高斯喷洒表示三维物体和场景，以提高渲染速度，但存储和传输开销较大的问题。作者提出了一种新的表示方法，在保持类似或改善质量的同时极大地减小硬盘占用空间，并能够在移动设备上实时高效地运行。他们的关键观察是场景中的相邻点可以共享相似的表示，因此只需要存储少量的三维点。作者还引入了一种方法来识别这些相邻点，称为父点，通过小型多层感知器可以有效地预测被丢弃的子点及其属性。

    Jun, 2024

  • 实时辐射场渲染的三维高斯喷洒

    我们提出了三个关键要素，可实现高质量的实时（大于等于 30 帧 / 秒）1080p 分辨率的新视图合成，其中包括使用 3D 高斯函数表示场景、优化 3D 高斯函数的相关参数以准确表示场景，并开发了一种快速的可见性感知渲染算法，以加速训练并实现实时渲染。

    Aug, 2023

  • 高效加速的轻量级编码的三维高斯模型

    使用量化嵌入技术和粗到精的训练策略，大幅降低内存存储需求，实现了高分辨率场景的实时渲染和更快更稳定的高斯点云优化，减少了记忆存储量并保持重建质量，验证表明效果显著。

    Dec, 2023

  • 高斯森林：压缩场景建模的分层混合 3D 高斯飞溅

    介绍了高斯森林建模框架，该框架通过在复杂区域中进行详细表示并显著减少所需的高斯模型数量，从而实现了与现有方法相媲美的速度和质量，并且在压缩比方面取得了 10 倍以上的显著进展。

    Jun, 2024

  • 紧凑的三维高斯辐射场表示

    通过学习性的掩码策略和向量量化，我们减少了高斯点的数量和占用的存储空间，实现了高性能、快速训练、紧凑且实时的渲染，提供了一个全面的三维场景表示框架。

    Nov, 2023

  • 减少 3D 高斯喷洒的内存占用

    通过对 3D 高斯散射方法进行内存优化以减少存储和传输需求，提出了使用高斯基元、球面谐波系数和编码簿量化的解决方案，从而在标准数据集上实现了 27 的整体大小减少和 1.7 的渲染速度加快。

    Jun, 2024

  • 用于实时渲染超大数据集的分层三维高斯表示

    通过使用层次结构的三维高斯，本研究提出了一种在非常大的场景中保持视觉质量的方法，同时提供了有效的远程内容的适当级别选择和平滑过渡的有效细节解决方案。

    Jun, 2024

  • Compact3D: 压缩高斯散射辐射场模型与矢量量化

    用基于 k-means 算法的简单向量量化方法和类似于游程编码的方法来减少 3D 高斯雨滴方法的存储成本，并在质量下降很小的情况下减少存储成本近 20 倍。

    Nov, 2023

  • 可重亮的 3D 高斯函数：使用 BRDF 分解和光线追踪的实时点云重照

    我们提出了一种新颖的可微分的基于点的渲染框架，用于从多视图图像中进行材料和光照分解，实现对 3D 点云的编辑、光线跟踪和实时换光。

    Nov, 2023