通过创新的基于网格的高斯喷洒（GS）表示方法，在保持高质量渲染结果的同时，实现了高质量的重构和有效的变形，每秒平均 65 帧。

Feb, 2024

利用高斯雨滴喷洒技术的文本到 3D 生成（GSGEN）方法可以生成具有精细细节和更准确几何形状的高质量 3D 对象。

Sep, 2023

通过 DeferredGS 方法，采用延迟着色技术，模拟环境光照并定义额外的属性对高斯粒子进行解耦和编辑，从而实现更逼真的重新光照效果，并在新视角合成和编辑任务方面表现出卓越性能。

Apr, 2024

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

通过将不同可分辨外观模型与显式几何表示相结合，我们提出了一种可学习的场景模型，用于准确重构包含显式几何信息的三维场景，实验结果表明，该模型不仅在渲染质量方面达到了最新水平，而且还支持使用显式网格进行操作，并且具有适应场景更新的独特优势。

May, 2024

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

最近在 3D 内容创建方面的最新进展主要利用基于优化的 3D 生成通过得分蒸馏抽样（SDS）。尽管取得了有希望的结果，但这些方法往往受到每个样本优化速度慢的限制，限制了它们的实际应用。本文提出了 DreamGaussian，一个同时实现效率和质量的创新性 3D 内容生成框架。我们的关键见解是在 UV 空间中设计了一个具有伴随网格提取和纹理细化功能的生成性 3D 高斯飞溅模型。与神经辐射场中使用的占位修剪不同，我们证明了 3D 高斯曲线的渐进致密化对于 3D 生成任务的收敛速度更快。为了进一步提高纹理质量并促进下游应用，我们引入了一种将 3D 高斯曲线转换为纹理网格的高效算法，并应用了一个微调阶段来细化细节。大量实验证明了我们提出方法的卓越效率和竞争的生成质量。值得注意的是，DreamGaussian 从单视图图像中仅用 2 分钟即可生成高质量的纹理网格，与现有方法相比加速了大约 10 倍。

Sep, 2023

高斯飞溅在新视角合成方面已被证明具有很高的效果，但对于重建细节丰富的 3D 形状尚未充分探索。本研究介绍了一种栅格化方法来渲染通用 3D 高斯飞溅的深度图和表面法线图，大大提高了形状重建的准确性，并保持高斯飞溅的计算效率。该方法在 DTU 数据集上达到与 NeuraLangelo 相当的 Chamfer 距离误差，并保持与传统高斯飞溅相似的训练和渲染时间。该方法是高斯飞溅的重要进展，可以直接集成到现有的基于高斯飞溅的方法中。

Jun, 2024

通过 GeoGaussian 方法，采用高斯喷洒优化过程，保留场景几何结构的特性和纹理，提高了 3D 高斯在结构化区域中的生成能力，在公共数据集中定性和定量评估中实现了最先进的新视图合成和几何重建性能。

Mar, 2024

通过引入轻量级 4D 高斯光斑框架（LGS），该研究解决了在资源有限的手术设备中妨碍实时渲染的存储问题，并在动态内窥镜重建中展现出较高的压缩率、良好的视觉质量和实时渲染效率。

Jun, 2024