DreamGaussian4D 是一种高效的 4D 生成框架，它建立在 4D 高斯喷洒表示的基础上，通过显式地建模高斯喷洒中的空间变换，提高了 4D 生成的适用性，同时减少了优化时间，增加了对生成的三维动画的灵活控制，产生的动画网格在 3D 引擎中能被高效渲染。

Dec, 2023

我们引入了高斯流（Gaussian-Flow），一种用于从多视图和单目视频中快速动态场景重建和实时渲染的新型基于点的方法。与以往基于 NeRF 的方法不同，这种方法利用了最新的基于点的 3D 高斯喷洒（3DGS）技术，通过引入新颖的双域变形模型（DDDM）来显式建模每个高斯点的属性变形，从而消除了为每个帧训练单独的 3DGS 或引入额外的隐式神经场来建模 3D 动态的需求。此外，对离散化高斯点进行显式变形建模确保了对 4D 场景的超快速训练和渲染，与用于静态 3D 重建的原始 3DGS 相当。我们的方法在效率上取得了显著的改进，训练速度比每帧 3DGS 建模快 5 倍，并且定量结果表明，我们提出的高斯流在新视图渲染质量上明显优于以往的主流方法。

Dec, 2023

4D 高斯喷洒是一种在动态场景下表示动态场景的新方法，通过时间切片和投影技术实现了对复杂运动和细节的建模，并在实时渲染方面取得了显著的效果和效率优势。

Feb, 2024

4D 高斯喷洒 (4D-GS) 方法以高效率表示和呈现动态场景，通过构建有效的变形场来模拟高斯运动和形状变形，实现了高分辨率下的实时渲染，并且在保持与先前最新技术方法相当或更高质量的同时达到了 70 FPS。

Oct, 2023

利用物理动画、三维高斯点喷涂（3DGS）与基于位置的动力学（PBD）相结合的方法，创建具有非凡效果的虚拟场景重建。通过增强高斯核并与表面法向对齐，实现实时渲染、视角合成以及对固体和流体的动力学模拟。具备物理可行性的渲染和动态表面反射在流体上，产生真实的表面亮点，促进场景物体与流体之间的交互。

Jan, 2024

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

从 2D 图像中重建动态 3D 场景并随时间生成多样视角是一项具有挑战性的任务，本研究提出一种基于优化一组 4D 基元的方法，以近似表示动态场景的底层时空 4D 体积，通过特定的渲染程序，制造各种时间的新视角，该方法简单灵活，适用于捕捉复杂动态场景运动，实验结果在多个基准数据集上证明了其优秀的视觉质量和高效性。

Oct, 2023

使用 GFlow 框架，我们从单目视频中恢复动态的 4D 世界和相机姿态，通过使用深度和光流的 2D 先验进行聚类、优化和像素密集化，使得 GFlow 不仅可以进行 4D 重建，还可以进行对象追踪和无监督场景编辑。

May, 2024

本文提出了一种 3D 几何感知可变形高斯喷洒方法，用于动态视图合成。我们的解决方案通过显式提取和融合 3D 几何特征来实现 3D 几何感知的变形建模，从而实现改进的动态视图合成和 3D 动态重建。

Apr, 2024

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