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

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

最近几年，引入了一系列基于神经网络的图像渲染方法。其中，被广泛研究的神经辐射场（NeRF）依靠神经网络来表示三维场景，可以从少量的二维图像中合成逼真的视图。然而，大多数 NeRF 模型在训练和推理时间上都受到限制。相比之下，高斯喷洒（GS）是一种新颖的、领先技术的渲染点的技术，通过高斯分布来近似它们对图像像素的贡献，从而保证快速训练和实时渲染。GS 的一个缺点是缺乏对其条件的明确定义，因为需要对几十万个高斯分量进行条件建模。为了解决这个问题，我们引入了高斯网格喷洒（GaMeS）模型，它是网格和高斯分布的混合形式，在物体表面（网格）上固定所有高斯喷洒。我们方法的独特之处在于，仅根据高斯喷洒在网格上的位置来定义，允许在动画过程中自动调整位置、比例和旋转。因此，我们实现了在实时生成高质量视图方面的高质量渲染。此外，我们证明在没有预定义网格的情况下，可以在学习过程中调整初始网格。

Feb, 2024

基于神经渲染技术，本研究提出了一种使用 3D Half-Gaussian 核的方法，以改进当前 3D Gaussian splatting 方法的性能，在不影响渲染速度的情况下，在多个数据集上获得了最先进的渲染性能。

Jun, 2024

通过将三维体积转化为一组二维定向平面高斯盘，使用透视准确的二维喷洒过程，结合深度扭曲和法线一致性项，实现从多视角图像中准确重建细表面并提高重建质量的一种方法。

Mar, 2024

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

本文介绍了一种将 NeRF-based 3D-aware GANs 的高渲染质量与 3D Gaussian Splatting 的灵活性和计算优势相结合的新方法。通过训练一个解码器，将隐式的 NeRF 表示映射到显式的 3D Gaussian Splatting 属性，我们可以首次将 3D GANs 的代表性多样性和质量整合到 3D Gaussian Splatting 的生态系统中。此外，我们的方法还允许高分辨率 GAN 反演和实时 GAN 编辑与 3D Gaussian Splatting 场景的结合。

Apr, 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

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

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