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

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

BAD-Gaussians 是一种新的方法，利用显式高斯表示和处理照相机姿势不准确的重度运动模糊图像，实现高质量的场景重建，并通过显式优化控制点云的高斯球来实现实时渲染。

Mar, 2024

我们的研究论文提出了一种基于扩散模型的引导方法，通过改进经过训练的 3D-GS 来增强新视角的渲染效果，显著减少了伪影，并在评估指标上获得明显的改进。此外，我们的方法具有通用性，可以轻松整合到各种 3D 重建项目中。

Apr, 2024

本文提出了一种 3D 几何感知可变形高斯喷洒方法，用于动态视图合成。我们的解决方案通过显式提取和融合 3D 几何特征来实现 3D 几何感知的变形建模，从而实现改进的动态视图合成和 3D 动态重建。

Apr, 2024

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。

Sep, 2023

本研究提出了一种名为 RadSplat 的轻量级方法，用于复杂场景的鲁棒实时渲染。该方法通过使用辐射场作为先验和监督信号来优化基于点的场景表示，提高了渲染质量和鲁棒优化。同时，我们开发了一种新颖的剪枝技术，减少了点的数量且保持高质量，使场景表示更小、更紧凑，并具有更快的推理速度。此外，我们提出了一种新颖的测试时间滤波方法，进一步加快了渲染速度，并可以扩展到更大的场景。实验证明，我们的方法实现了 900 + 帧每秒的复杂场景综合效果，达到了最先进水平。

Mar, 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

本文主要研究了 3D 高斯喷洒（3DGS）中的常见误差源，包括模糊、不完美的相机姿态以及颜色不一致性，旨在改善其在像手持手机拍摄的实际应用中的鲁棒性。通过将运动模糊建模为相机姿态上的高斯分布，我们可以统一处理相机姿态的精炼和运动模糊矫正，并提出了解决散焦模糊补偿和解决由环境光、阴影或相机相关因素引起的颜色不一致性的机制。我们的解决方案与 3DGS 的配方无缝集成，同时保持其在训练效率和渲染速度方面的优势。通过在 Scannet++ 和 Deblur-NeRF 等相关基准数据集上进行实验证实，我们的贡献取得了最先进的结果，相对于相关基准线实现了一致的性能改进。

Apr, 2024

通过将外观建模与无监督训练的瞬态高斯处理相结合，有效地处理来自非结构化野外图像集合的三维场景表示方法，在多样的照片场景和户外地标的多次获取实验中，实现了改进效率和技术水平。

Mar, 2024