我们的研究论文介绍了一种基于高斯分层投影新颖 3D 编辑算法的 GaussianEditor，通过高斯语义跟踪精确控制编辑目标，结合 Hierarchical Gaussian splatting (HGS) 方法实现对象的有效去除和整合，从而在 3D 编辑领域取得了显著的进展。

Nov, 2023

GSEdit 是一个基于高斯打样模型的文本引导下的三维物体编辑管道，它能够在几分钟内通过消费者硬件，编辑三维物体的风格和外观而不破坏其主要细节。

Mar, 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

最近在 3D 内容创建方面的最新进展主要利用基于优化的 3D 生成通过得分蒸馏抽样（SDS）。尽管取得了有希望的结果，但这些方法往往受到每个样本优化速度慢的限制，限制了它们的实际应用。本文提出了 DreamGaussian，一个同时实现效率和质量的创新性 3D 内容生成框架。我们的关键见解是在 UV 空间中设计了一个具有伴随网格提取和纹理细化功能的生成性 3D 高斯飞溅模型。与神经辐射场中使用的占位修剪不同，我们证明了 3D 高斯曲线的渐进致密化对于 3D 生成任务的收敛速度更快。为了进一步提高纹理质量并促进下游应用，我们引入了一种将 3D 高斯曲线转换为纹理网格的高效算法，并应用了一个微调阶段来细化细节。大量实验证明了我们提出方法的卓越效率和竞争的生成质量。值得注意的是，DreamGaussian 从单视图图像中仅用 2 分钟即可生成高质量的纹理网格，与现有方法相比加速了大约 10 倍。

Sep, 2023

3D 高斯散射（3D-GS）是计算机图形学领域的重要进展，提供了明确的场景表示和新颖的视图合成技术，而无需依赖神经网络（如神经辐射场（NeRF））。本文对 3D 高斯散射的相关论文进行了全面调研，将调查结果按照特征和应用进行分类，介绍了 3D 高斯散射的理论基础。旨在使新研究人员了解 3D 高斯散射，提供领域中的重要参考文献，并启发未来的研究方向，如本文的结论部分所讨论的。

Feb, 2024

通过引入 FDGaussian，我们提出了一种新颖的两阶段单图像 3D 重建框架，利用直接平面分解机制从二维输入中提取三维几何特征，实现生成一致的多视角图像，并结合对极注意力进一步加速高质量的三维对象重建。

Mar, 2024

通过使用高斯编辑器（GaussianEditor）基于 3D 高斯模型的文本指令，可以实现对 3D 场景的精细编辑，相较于之前的方法，具有更快的训练速度和更精准的编辑效果。

Nov, 2023

通过使用 GaussianGrasper，可以利用 3D 高斯喷洒技术将场景明确地表示为一系列高斯原语，并通过语言指令使机器人能够准确查询和抓取对象，为语言引导的操作任务提供了新的解决方案。

Mar, 2024

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

基于高斯喷射的文本到三维内容生成框架，通过控制高斯球的透明度实现更真实的图像生成；通过引入多视角噪声分布矫正多视角几何中的不一致性；使用变分高斯喷射技术提高三维外观的质量和稳定性。

Nov, 2023