通过将神经有向距离场（SDF）与三维高斯光斑（3DGS）相结合，我们提出了一个统一的优化框架，用于在室内场景中进行高质量的重建和实时速度的渲染。

May, 2024

该研究论文介绍了一种包括隐式曲面重建、三维高斯光照插值以及体积渲染等方法组合的 3D 曲面重建技术，实现了高质量的三维曲面重建并保持了高效率和渲染质量。

Mar, 2024

本文提出了一种新的神经重建方法，使用可访问的 2D 图像作为监督来进行 3D 场景重建，其中通过引入二进制带注符号距离函数、色彩场和概率场等方法实现了场景的重建，并引入了几何和平面约束以实现对场景复杂几何区域和低纹理区域的重建。

Jun, 2023

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

我们提出了 GenS，一个端到端的通用神经表面重建模型，可以通过结合有符号距离函数（SDF）和可微体渲染，将多视图图像无需 3D 监督进行表面重建。与现有解决方案相比，我们的表示更强大，能够恢复高频细节并同时保持全局平滑性。同时，我们引入多尺度特征度量一致性，以在更具区分性的多尺度特征空间中施加多视图一致性，从而抵抗光度一致性的失效。我们还设计了一种视角对比损失，通过将密集输入中的几何先验精炼到稀疏输入中，强制模型对少视角覆盖的区域具有鲁棒性。在流行的基准测试上进行的大量实验证明，我们的模型能够很好地推广到新场景，并且胜过现有的最先进方法，即使那些使用地面真实深度监督的方法。

Jun, 2024

本篇研究提出了一种基于八叉树的特征体积的神经无人机距离函数模型，实现了高保真的 3D 形状实时渲染，且在多个方面表现出全球领先的复杂形状重建质量与渲染效率。

Jan, 2021

使用变形的多层感知器（MLP）网络捕捉动态偏移的高斯点并通过哈希编码和小型 MLP 来表示点的颜色特征，引入可学习的去噪掩模结合去噪损失以从场景中消除噪点，通过静态约束和运动一致性约束减轻点的运动噪声，实验证明我们的方法在渲染质量和速度上超过了现有方法，同时显著减少了与 3D-GS 相关的内存使用，非常适用于新的视角合成和动态建图等任务。

May, 2024

用新颖的方法结合扩散模型和多模态数据以提高三维高斯飞溅对未见视角的渲染效果，有效增强了自动驾驶模拟中街景的新视角合成技术。

Mar, 2024

通过在有限预算内进行训练和渲染，提出了一种改进的 3D 高斯粉碎（3DGS）模型，实现了较快速、高质量的新视图合成，并减少了模型大小和训练时间。

Jun, 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