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

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

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

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

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

通过优化 3D 高斯飞溅表示法，将高保真度场景重建应用于稀疏图像集合的新视角合成，并通过压缩的 3D 高斯飞溅表示法，在显著降低内存消耗和提高渲染效率的基础上，实现了对方向性颜色和高斯参数进行压缩。在多个数据集上进行广泛实验，证明了该方法的鲁棒性和渲染速度。

Nov, 2023

本研究提出了一种名为 “修剪多余信息” 的后续渐进剪枝技术，旨在解决 3D 模型的内存和计算可扩展性问题，并通过实验证明，在保持或提高基准性能的同时，可以消除高达 75% 的高斯函数。我们的方法在压缩率达到 50 倍的同时，能够加快计算速度高达 600 FPS。

Jun, 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

利用高斯雨滴喷洒技术的文本到 3D 生成（GSGEN）方法可以生成具有精细细节和更准确几何形状的高质量 3D 对象。

Sep, 2023

SpotlessSplats 是一种利用预先训练的通用特征和鲁棒优化相结合的方法，有效地忽略短暂的干扰因素，实现了在实时应用中视觉和定量上的最新重建质量。

Jun, 2024