基于神经和高斯辐射场方法，在小说视角合成领域取得了巨大的成功。然而，镜面反射仍然非常复杂，因为高频辐射场非常难以稳定准确地拟合。我们提出了一种延迟着色方法来有效地渲染具有高斯分片的镜面反射。主要挑战来自环境映射反射模型，该模型要求精确的表面法线，同时在不连续梯度处瓶颈法线估计。我们利用延迟着色生成的每像素反射梯度来桥接邻域高斯优化过程，使几乎准确的法线估计逐渐传播并最终传播到所有反射物体。我们的方法在合成和真实场景中，显著优于最先进的技术和同时进行的工作，表现出峰值信噪比（PSNR）的一致提高，同时运行速度几乎与原始高斯分片相同。

Apr, 2024

通过提出的 RefGaussian 方法，可以从 3D-GS 中解离出反射，以更真实地建模反射。实验证明，我们的方法在新视角合成和准确深度估计方面取得了优越的结果，同时支持场景编辑应用，确保高质量的结果和物理一致性。

Jun, 2024

我们提出了一种方法，可以从 3D 高斯散点图中精确且非常快速地提取网格。该方法使用高斯散点图进行实际渲染，相较于 NeRFs 具有更快的训练速度。我们首先引入了一个鼓励高斯散点图与场景表面对齐的正则项，然后利用此对齐性通过 Poisson 重建方法从高斯散点图中提取网格，该方法快速、可扩展且能保留细节信息，与通常用于从神经隐式函数中提取网格的 Marching Cubes 算法形成对比。最后，我们引入了可选的优化策略，通过高斯散点图渲染将高斯散点图与网格表面绑定，在传统软件中通过操纵网格而非高斯散点图本身实现了易于编辑、雕刻、绑定、动画制作、合成和调光。与基于神经隐式函数的最先进方法相比，我们的方法可在几分钟内获取逼真渲染所需的可编辑网格，而不是使用数小时。同时，我们的方法提供更好的渲染质量。

Nov, 2023

使用一组高斯椭球来模拟场景，从而实现高效渲染，3D 高斯喷涂表示法具有快速渲染、动态重建、几何编辑和物理模拟等优点。本文通过对最近的 3D 高斯喷涂方法进行文献综述，提供了一个 3D 高斯喷涂方法的分类，包括 3D 重建、3D 编辑和其他功能应用，以及传统的基于点的渲染方法和 3D 高斯喷涂的渲染公式，旨在帮助初学者快速了解这一领域并为经验丰富的研究者提供全面的概述，以推动 3D 高斯喷涂表示法的未来发展。

Mar, 2024

借助 3D 高斯透射，利用镜像对称性，MirrorGaussian 提出了第一种基于 3D 高斯透射的实时渲染镜像场景重建方法，通过可微分光栅化策略优化 3D 高斯透射及其映射到镜像平面的过程，实现了高质量和实时渲染，对于带有镜子的场景达到了最先进的效果。

May, 2024

3D 高斯散射（3D-GS）是计算机图形学领域的重要进展，提供了明确的场景表示和新颖的视图合成技术，而无需依赖神经网络（如神经辐射场（NeRF））。本文对 3D 高斯散射的相关论文进行了全面调研，将调查结果按照特征和应用进行分类，介绍了 3D 高斯散射的理论基础。旨在使新研究人员了解 3D 高斯散射，提供领域中的重要参考文献，并启发未来的研究方向，如本文的结论部分所讨论的。

Feb, 2024

通过 DeferredGS 方法，采用延迟着色技术，模拟环境光照并定义额外的属性对高斯粒子进行解耦和编辑，从而实现更逼真的重新光照效果，并在新视角合成和编辑任务方面表现出卓越性能。

Apr, 2024

神经隐式表面重建方法通过引导来自三维高斯化簇粘附的点云，结合来自神经隐式模型的表面预测精炼来提高细节的重建效果。

Dec, 2023

3D 高斯喷洒是一种能够实时渲染的、可控且可编辑的 3D 重建和表示方法，通过显式场景表示和可微分的渲染算法，提供了独特的优势，为下一代 3D 重建和表示技术带来了潜在的变革。本文首次系统综述了 3D 高斯喷洒的最新进展和重要贡献，包括其背后的原理、应用可行性以及各类基准任务下的性能和实用性评估，并指出当前挑战和未来研究的发展方向。

Jan, 2024

高斯飞溅在新视角合成方面已被证明具有很高的效果，但对于重建细节丰富的 3D 形状尚未充分探索。本研究介绍了一种栅格化方法来渲染通用 3D 高斯飞溅的深度图和表面法线图，大大提高了形状重建的准确性，并保持高斯飞溅的计算效率。该方法在 DTU 数据集上达到与 NeuraLangelo 相当的 Chamfer 距离误差，并保持与传统高斯飞溅相似的训练和渲染时间。该方法是高斯飞溅的重要进展，可以直接集成到现有的基于高斯飞溅的方法中。

Jun, 2024