使用高斯点的方法 (GS-W) 重建场景，为每个点引入独立的内在和动态外观特征，捕捉不变的场景外貌和动态变化，通过自适应采样策略以及 2D 可见性图减少瞬态遮挡器的影响。与之前的方法相比，GS-W 在渲染速度上提高了 1000 倍，并展示了更好的重建质量和细节。

Mar, 2024

使用三维高斯喷洒方法进行场景风格化研究，通过在多视角环境中保持一致的风格外观来产生高质量的风格化新视角，实现了在增强现实或虚拟现实应用中具有卓越视觉质量的最新表现。

Mar, 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

基于 RGB 图像的城市场景的整体理解是一个具有挑战性但重要的问题，本文提出了一种利用三维高斯点云分布的新型管道，通过联合优化几何、外观、语义和动作，实现对城市场景的整体理解，并在实验证明了我们方法的有效性。

Mar, 2024

我们提出了一种新颖的实时去模糊框架，利用小型多层感知机（MLP）操纵每个 3D 高斯的协方差来建模场景的模糊程度，从模糊的图像中重构出细节清晰的图像，实现实时渲染。

Jan, 2024

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

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

通过优化 3D 高斯飞溅表示法，将高保真度场景重建应用于稀疏图像集合的新视角合成，并通过压缩的 3D 高斯飞溅表示法，在显著降低内存消耗和提高渲染效率的基础上，实现了对方向性颜色和高斯参数进行压缩。在多个数据集上进行广泛实验，证明了该方法的鲁棒性和渲染速度。

Nov, 2023

我们提出了一种新的稠密同时定位与建图（SLAM）方法，该方法使用高斯斑点作为场景表示。该新的表示方法能够实时重建和真实渲染真实世界和合成场景，并通过提出新的策略来扩展高斯斑点的应用，使其从多视角离线场景扩展到顺序单色 RGBD 输入数据的设置。此外，我们还将高斯斑点扩展到编码几何并通过跟踪在此场景表示上进行实验。我们的方法在真实世界和合成数据集上实现了最先进的渲染质量，同时在重建性能和运行时间方面具有竞争力。

Dec, 2023

使用 3D 高斯喷洒法重构动态场景，通过可调整的多层感知器（MLP）模型将场景的动态部分与静态部分分离，引入自适应窗口采样策略和自监督一致性损失来实现场景的时域一致性和高质量的可视化，达到了与竞争性能的动态场景高品质实时渲染。

Dec, 2023