Recently, 3d gaussian splatting (3D-GS) has gained popularity in novel-view
scene synthesis. It addresses the challenges of lengthy training times and slow
rendering speeds associated with neural radiance fields
基于 3D 高斯扩散的新视角合成方法在各种场景下表现出了良好的性能，本文提出了一种高效的基于点的可微渲染框架，用于从照片集合中重建场景，通过引入基于残差的球谐系数传输模块，将 3D 高斯扩散方法适应于不同的光照条件和光度后处理，同时引入了一个轻量级的空间注意力模块，可同时预测暂时遮挡物和隐含外观表示，实验结果表明，该方法在新视角和外观合成的渲染质量上优于现有方法，并拥有较高的收敛速度和渲染速度。
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。
本文介绍了一种将 NeRF-based 3D-aware GANs 的高渲染质量与 3D Gaussian Splatting 的灵活性和计算优势相结合的新方法。通过训练一个解码器，将隐式的 NeRF 表示映射到显式的 3D Gaussian Splatting 属性，我们可以首次将 3D GANs 的代表性多样性和质量整合到 3D Gaussian Splatting 的生态系统中。此外，我们的方法还允许高分辨率 GAN 反演和实时 GAN 编辑与 3D Gaussian Splatting 场景的结合。