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

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

我们提出了一种紧凑的场景表示方法，将三维高斯扩散模型的参数组织成具有局部均匀性的二维网格，从而实现了存储需求的大幅度降低，同时在渲染过程中不影响视觉质量。

Dec, 2023

Scaffold-GS 方法使用锚点在视场内基于视线方向和距离动态分布局部的 3D Gaussians，有效地减少冗余的 Gaussians，同时能够实现高质量渲染。

Nov, 2023

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

通过引入基于平面的高斯点云猜测（PGSR）方法，本研究旨在实现高保真度的表面重建和高质量的渲染，以解决基于 3D 高斯斑点（3DGS）的重构方法中普遍存在的质量问题。实验结果表明，与基于 3DGS 和 NeRF 的方法相比，我们的方法在快速训练和渲染的同时保持了高保真度的渲染和几何重建效果。

Jun, 2024

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

通过引入轻量级 4D 高斯光斑框架（LGS），该研究解决了在资源有限的手术设备中妨碍实时渲染的存储问题，并在动态内窥镜重建中展现出较高的压缩率、良好的视觉质量和实时渲染效率。

Jun, 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

提出了一种名为 CompGS 的高效的三维场景表示方法，通过使用紧凑的高斯原始形式，实现了对三维场景建模过程中数据大小的显著降低。通过设计一种捕获彼此之间预测关系的混合原始结构，利用少量的锚原始形式进行预测，并将大多数原始形式封装成高度紧凑的残差形式。此外，还开发了一种受速率约束的优化方案，以在比特率消耗和表示效能之间实现 CompGS 的最佳权衡。实验证明，所提出的 CompGS 在三维场景表示中明显优于现有方法，在不损害模型准确性和渲染质量的情况下实现了卓越的紧凑性。我们的代码将在 GitHub 上发布供进一步研究使用。

Apr, 2024