我们提出一种高效的神经 3D 场景表示方法，用于大规模、动态的城市地区的新视点合成 (NVS)。该方法可以适用于混合现实或闭环仿真等应用，具有较高的可视质量和交互式渲染速度。我们引入 4DGF，一种适用于大规模动态城市地区的神经场景表示方法，它可以处理异构输入数据，并显著提高渲染速度。在实验中，我们的方法的峰值信噪比 (PNSR) 超过最先进方法 3 分贝以上，渲染速度提高了 200 倍以上。

Jun, 2024

我们引入了高斯流（Gaussian-Flow），一种用于从多视图和单目视频中快速动态场景重建和实时渲染的新型基于点的方法。与以往基于 NeRF 的方法不同，这种方法利用了最新的基于点的 3D 高斯喷洒（3DGS）技术，通过引入新颖的双域变形模型（DDDM）来显式建模每个高斯点的属性变形，从而消除了为每个帧训练单独的 3DGS 或引入额外的隐式神经场来建模 3D 动态的需求。此外，对离散化高斯点进行显式变形建模确保了对 4D 场景的超快速训练和渲染，与用于静态 3D 重建的原始 3DGS 相当。我们的方法在效率上取得了显著的改进，训练速度比每帧 3DGS 建模快 5 倍，并且定量结果表明，我们提出的高斯流在新视图渲染质量上明显优于以往的主流方法。

Dec, 2023

使用可变形 3D 高斯方法进行动态场景重建，将高斯飞溅效果扩展以适应通过多层感知器定义的时间相关变形场的可变形高斯集合的表示，同时使用静态高斯点云允许多层感知器集中其表示能力，最终优化得到与状态最前沿的动态神经辐射场方法相媲美且具有更快的优化和渲染速度。

Dec, 2023

同时解决动态场景新视角合成和六自由度跟踪所有密集场景元素的方法，通过分析合成框架，模型化动态场景，并用于各种后续应用。

Aug, 2023

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

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。

Jun, 2024

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

MVSGaussian 是一种新的通用化的三维高斯表示方法，通过多视点立体视觉 (MVS) 有效重建未见过的场景，具有实时渲染速度和良好的综合质量。

May, 2024

这篇论文介绍了 GGRt，一种新颖的通用新视角合成方法，它减轻了对真实相机位姿、处理高分辨率图像的复杂性和冗长的优化过程的需要，从而促进了 3D 高斯喷溅（3D-GS）在实际场景中的更强适用性。

Mar, 2024

快速可靠的形状重建是许多计算机视觉应用的关键要素。神经辐射场证明了逼真的新视角合成是可行的，但在对实景和物体进行快速重建方面要求表现。最近的几种方法基于其他形状表示，特别是 3D 高斯函数。我们对这些渲染器进行扩展，例如集成可微分光流、导出满封闭网格和按射线渲染法线。此外，我们展示了两种最近方法之间的互操作性。这些重建速度快、鲁棒，并且可以在 GPU 或 CPU 上轻松执行。详细的代码和可视化示例请参见网址：https:// 此处为网址

Aug, 2023