连接 3D 高斯与网格以进行透视视频渲染
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
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
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
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
我们提出了一种方法，可以从 3D 高斯散点图中精确且非常快速地提取网格。该方法使用高斯散点图进行实际渲染，相较于 NeRFs 具有更快的训练速度。我们首先引入了一个鼓励高斯散点图与场景表面对齐的正则项，然后利用此对齐性通过 Poisson 重建方法从高斯散点图中提取网格，该方法快速、可扩展且能保留细节信息，与通常用于从神经隐式函数中提取网格的 Marching Cubes 算法形成对比。最后，我们引入了可选的优化策略，通过高斯散点图渲染将高斯散点图与网格表面绑定，在传统软件中通过操纵网格而非高斯散点图本身实现了易于编辑、雕刻、绑定、动画制作、合成和调光。与基于神经隐式函数的最先进方法相比，我们的方法可在几分钟内获取逼真渲染所需的可编辑网格，而不是使用数小时。同时，我们的方法提供更好的渲染质量。
Nov, 2023
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