Apr, 2024

OmniGS：使用全向图像进行快速辐射场重建的全向高斯喷洒

PDF
TL;DR本文介绍了一种新的全向高斯散乱系统 ——OmniGS，它利用全向图像进行快速辐射场重建，通过对全向相机模型导数的理论分析，在 GPU 加速的全向光栅化器中直接对高斯函数进行散乱，实现了辐射场的可微优化，无需立方体贴图矫正或切平面近似。实验结果表明，该方法在自我中心和移动场景中实现了最先进的重建质量和高渲染速度，并在论文发表后将公开提供代码。
photorealistic reconstruction3d gaussian splattingomnidirectional imagesradiance field reconstructiongpu-accelerated omnidirectional rasterizer
发现论文，激发创造
  • 二维高斯粒子扩散用于几何精确辐射场

    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

  • 3D 高斯点绘制的近期进展

    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

  • 3D 高斯点云渲染调查

    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

  • GS-Octree: 强光条件下健壮的物体级别三维重建的基于八叉树的高斯插值

    融合了 3D 高斯喷洒与八叉树隐式表面表示的新方法用于重构精确几何，尤其适用于受强照明影响导致的镜面高光图像。

    Jun, 2024

  • 实时辐射场渲染的三维高斯喷洒

    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

  • RadSplat: 用于鲁棒实时渲染的辐射场引导高斯涂抹，每秒 900 + 帧

    本研究提出了一种名为 RadSplat 的轻量级方法，用于复杂场景的鲁棒实时渲染。该方法通过使用辐射场作为先验和监督信号来优化基于点的场景表示，提高了渲染质量和鲁棒优化。同时，我们开发了一种新颖的剪枝技术，减少了点的数量且保持高质量，使场景表示更小、更紧凑，并具有更快的推理速度。此外，我们提出了一种新颖的测试时间滤波方法，进一步加快了渲染速度，并可以扩展到更大的场景。实验证明，我们的方法实现了 900 + 帧每秒的复杂场景综合效果，达到了最先进水平。

    Mar, 2024

  • 通过新型立体视角从高斯点云实现的曲面重建

    从高斯图形点渲染模型进行表面重构的方法能够产生更准确、更详细的重建结果，并且相较于其他方法，其计算时间更短。

    Apr, 2024

  • 360-GS：基于布局引导的室内漫游全景高斯喷洒

    360-GS 是一种适用于有限的全景输入的高斯分布技术，在全景渲染中表现出色，用于新视图合成时产生更少的伪像，从而提供了室内环境中的沉浸式漫游。

    Feb, 2024

  • 3D-HGS: 三维半高斯飘带

    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

  • SparseGS：使用高斯投影进行实时 360° 稀疏视图合成

    我们提出了一种从稀疏训练视角中训练一致的基于 3DGS 的辐射场的方法，通过集成深度先验、生成和显式约束来减少背景折叠、移除浮点值，并增强来自未见视角的一致性，实验证明我们的方法在 MipNeRF-360 数据集上以较少的训练和推理成本超过了基本的 3DGS 的 30.5% 和基于 NeRF 的方法的 15.6%。

    Nov, 2023