Nov, 2023

SparseGS：使用高斯投影进行实时 360° 稀疏视图合成

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TL;DR我们提出了一种从稀疏训练视角中训练一致的基于 3DGS 的辐射场的方法，通过集成深度先验、生成和显式约束来减少背景折叠、移除浮点值，并增强来自未见视角的一致性，实验证明我们的方法在 MipNeRF-360 数据集上以较少的训练和推理成本超过了基本的 3DGS 的 30.5% 和基于 NeRF 的方法的 15.6%。
发现论文，激发创造
  • CoherentGS：具有连贯性的稀疏新视角合成与连贯 3D 高斯函数

    通过结构化的高斯表示和正则化优化，以及深度基于初始化来解决三维重建中稀疏输入图像的挑战，提高了与现有方法相比的重建质量。

    Mar, 2024

  • FSGS: 实时少样本视图合成与高斯投影插值

    提出了基于 3D 高斯喷砂的少样本视角合成方法，通过高效地合成视图实现实时和照片般逼真的视角合成，方法称为 FSGS，通过设计精巧的高斯解卷积处理稀疏初始化的 SfM 点，通过分布新的高斯函数填补空白区域中的局部细节，在高斯优化过程中整合大规模预训练的单眼深度估计器，通过在线增强视图引导几何优化达到最优解，FSGS 在包括 LLFF、Mip-NeRF360 和 Blender 在内的各种数据集上实现了最先进的性能，包括准确性和渲染效率。

    Dec, 2023

  • 3D 高斯点绘制的近期进展

    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

  • 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

  • 3D 高斯点云渲染调查

    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

  • 应用有限资源的高质量辐射场调节 3D 图形引擎

    通过在有限预算内进行训练和渲染，提出了一种改进的 3D 高斯粉碎（3DGS）模型，实现了较快速、高质量的新视图合成，并减少了模型大小和训练时间。

    Jun, 2024

  • SGD：基于高斯点描和扩散先验的街景合成

    用新颖的方法结合扩散模型和多模态数据以提高三维高斯飞溅对未见视角的渲染效果，有效增强了自动驾驶模拟中街景的新视角合成技术。

    Mar, 2024

  • Wild-GS: 无拘束照片集实时新视角合成

    Wild-GS 是一种针对无约束的照片集合进行优化的 3D 高斯粒子着色方法，它通过将引用视图的像素外观特征与相应的局部高斯进行对齐来有效地将高频细节的外观传输到 3D 空间，并在训练和推断中实现了最高的渲染性能和效率。

    Jun, 2024

  • 优化的三维高斯表示用于高质量动态场景重建

    使用变形的多层感知器（MLP）网络捕捉动态偏移的高斯点并通过哈希编码和小型 MLP 来表示点的颜色特征，引入可学习的去噪掩模结合去噪损失以从场景中消除噪点，通过静态约束和运动一致性约束减轻点的运动噪声，实验证明我们的方法在渲染质量和速度上超过了现有方法，同时显著减少了与 3D-GS 相关的内存使用，非常适用于新的视角合成和动态建图等任务。

    May, 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