Mar, 2024

放宽三维高斯平铺的准确初始化约束

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TL;DR通过分析频域中的结构化运动初始化和多个一维高斯回归任务的分析，我们提出了一种名为 RAIN-GS（放松 3D 高斯点云精确初始化约束）的新优化策略，成功地从随机点云训练 3D 高斯效果，并通过多个数据集进行定量和定性比较，大幅提高了在所有设置中的性能。
发现论文，激发创造
  • 高斯平铺是否需要 SFM 初始化？

    研究表明，通过巧妙设计的随机初始化和低成本 NeRF 模型的结构提炼，可以在不依赖 SFM 数据的情况下实现与 SFM 初始化相当甚至更好的结果。

    Apr, 2024

  • 运动感知的高斯点云成型在高效动态场景重建中的应用

    提出了一种新的运动感知增强框架，通过挖掘光流中的有用运动线索来改进动态场景重建，以提高不同动态 3D 高斯喷溅方式的性能，并针对基于形变的范例提出了一种瞬态感知形变辅助模块。经过广泛的实验证明，与基线相比，我们的方法在渲染质量和效率方面都表现出明显的优势。

    Mar, 2024

  • GaussianRoom: 利用 SDF 导引和单目线索改进的 3D 高斯点雨法用于室内场景重建

    通过将神经有向距离场（SDF）与三维高斯光斑（3DGS）相结合，我们提出了一个统一的优化框架，用于在室内场景中进行高质量的重建和实时速度的渲染。

    May, 2024

  • GaussianPro：3D 高斯散点投射与渐进传播

    通过应用渐进传播策略，并利用场景的先验知识和块匹配技术，我们提出了一种名为 GaussianPro 的新方法，来指导 3D 高斯聚类的密度化，验证实验证明了我们的方法在大规模和小规模场景上的有效性。

    Feb, 2024

  • PGSR: 基于平面的高斯点云着色用于高效和高保真度的表面重建

    通过引入基于平面的高斯点云猜测（PGSR）方法，本研究旨在实现高保真度的表面重建和高质量的渲染，以解决基于 3D 高斯斑点（3DGS）的重构方法中普遍存在的质量问题。实验结果表明，与基于 3DGS 和 NeRF 的方法相比，我们的方法在快速训练和渲染的同时保持了高保真度的渲染和几何重建效果。

    Jun, 2024

  • 超点高斯飞溅实时高保真动态场景重建

    提出了一种名为 Superpoint Gaussian Splatting（SP-GS）的新框架，该框架通过使用显式的 3D 高斯函数来重构场景，并将具有相似属性的高斯函数聚类成超点，从而实现了对动态场景的实时渲染，获得了最新的视觉质量。

    Jun, 2024

  • 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

  • 从 3D 高斯飞溅重构的 Bootstrap 3D 场景

    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

  • 3DGSR：基于 3D 高斯扩展通过隐式表面重建

    该研究论文介绍了一种包括隐式曲面重建、三维高斯光照插值以及体积渲染等方法组合的 3D 曲面重建技术，实现了高质量的三维曲面重建并保持了高效率和渲染质量。

    Mar, 2024

  • SparseGS：使用高斯投影进行实时 360° 稀疏视图合成

    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%。

    Nov, 2023