Mar, 2024

SA-GS：适应尺度的高斯投影雕刻用于无需训练的抗锯齿

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TL;DR在本文中，我们提出了一种适用于自适应尺度的抗锯齿高斯点光源方法（SA-GS）。SA-GS 方法在测试时无需进行训练，可以作为插件应用于任何预训练的高斯点光源场，显著提高场的抗锯齿性能。核心技术是在测试时对每个高斯应用二维自适应尺度滤波器，有效匹配高斯尺度，从而使高斯原始分布在不同测试频率下保持一致。与 Mip-Splatting 相比，SA-GS 在各种设置和有界 / 无界场景的广泛实验中表现相当或更好。
发现论文，激发创造
  • 多尺度三维高斯投落法用于抗锯齿渲染

    通过使用多尺度的 3D 高斯喷洒算法，我们可以在不同的分辨率下提高渲染质量并解决像素大小低于奈奎斯特频率引起的锯齿效应，同时提高渲染速度和 PSNR 值。

    Nov, 2023

  • 解析分层：通过解析积分进行抗锯齿的三维高斯分层

    该篇论文针对 3D 高斯喷洒（3DGS）存在的伪影问题，提出了解决方案 Analytic-Splatting，通过运用解析求解和逼近，改善了像素光栅化的不足，并在不同分辨率下对像素足迹的变化进行精确捕捉，具备更好的抗锯齿能力。

    Mar, 2024

  • Mip-Splatting: 别名自由的三维高斯平铺

    我们引入了一种 3D 平滑滤波器和一种 Mip 滤波器，以解决 3D Gaussian Splatting 中的高频伪影和膨胀问题。通过在输入视图中引入最大采样频率的约束，我们的方法有效地消除了放大时的高频伪影。同时，我们的评估结果验证了我们方法的有效性。

    Nov, 2023

  • SA-GS：基于语义感知的高斯点渲染用于带有几何约束的大场景重构

    采用语义感知的 3D 高斯斑点，提出了一种新的方法 SA-GS 用于细粒度的 3D 几何重建，并在大规模场景重建数据集上展示了其卓越性能。

    May, 2024

  • EfficientGS: 面向大规模高分辨率场景表示的高效高斯喷射方法

    通过优化 3D 高斯喷涂技术，我们提出了 EfficientGS 方法，针对高分辨率和大规模场景，通过选择性策略和剪枝机制，将模型大小减小为传统 3D 高斯喷涂的十分之一，同时保持高渲染保真度。

    Apr, 2024

  • AbsGS：恢复三维高斯飞溅的细节

    本文研究了 3D 高斯喷射技术中的密度控制策略的不足之处，分析了导致过度重构和模糊渲染的原因，并提出了一种新的视图空间渐变方向梯度作为密度增加的判据，有效地解决了该问题，并在各种挑战性数据集上进行了评估，结果显示我们的方法在渲染质量上表现最佳，同时内存消耗降低或相似。

    Apr, 2024

  • SAGS：结构感知的三维高斯投影

    提出了一种能够隐式编码场景几何结构的结构感知高斯喷洒方法 (SAGS)，通过基于本地 - 全局图表示促进复杂场景的学习并强制保持场景几何的有意义的点位移，与现有的 3D-GS 方法相比，在渲染质量和模型大小两方面都展现出卓越的性能，能够有效减轻之前方法的浮点和图像失真问题，并获得精确的深度图。

    Apr, 2024

  • Z-Splat：用于相机声纳融合的 Z 轴高斯喷溅

    通过使用转换数据，我们扩展了高斯喷涂算法以解决‘缺失锥体’问题，并提出了能够同时利用 RGB 相机数据和声纳数据的融合算法。通过模拟、仿真和硬件实验，我们展示了所提出的融合算法在新视图合成和 3D 几何重建方面取得了显著的改善（PSNR 提高 5dB，Chamfer 距离降低 60%）。

    Apr, 2024

  • RaDe-GS：高斯投影深度

    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

  • Pixel-GS: 使用像素感知梯度进行 3D 高斯喷洒的密度控制

    提出了一种名为 Pixel-GS 的新方法，通过考虑每个视图中高斯函数覆盖的像素数量来计算增长条件，从而促进大型高斯函数的增长，实现了更精确、更详细的重构，同时保持实时渲染速度和最新的渲染质量。

    Mar, 2024