三维人体恢复中的分层语义图高斯控制
通过 3D 高斯模糊表示 animatable 的人物及其所在的场景，以实现对动画人物的新姿势合成和人物和场景的新视图合成，并在提高渲染质量的同时，训练速度更快。
Nov, 2023
基于 RGB 图像的城市场景的整体理解是一个具有挑战性但重要的问题，本文提出了一种利用三维高斯点云分布的新型管道，通过联合优化几何、外观、语义和动作，实现对城市场景的整体理解，并在实验证明了我们方法的有效性。
Mar, 2024
基于文本提示生成真实的 3D 人体是一项令人向往但具有挑战性的任务。本文提出了一种高效而有效的框架 HumanGaussian，通过结构感知的 SDS 和退火负向提示引导，以及适应性高斯喷洒渲染器，在细节和训练时间方面取得了优越的性能。
Nov, 2023
本研究提出了一种名为 GaussianBody 的新型服装人体重建方法，基于 3D 高斯散射模型。该方法通过显式姿势引导形变，引入基于物理的先验知识和正则化变换来解决动态人体重建过程中的非刚性变形和丰富的服装细节等问题。实验证明，该方法在动态穿着服装的人体重建方面能够实现最先进的逼真视角渲染效果，同时还能明确地重建几何结构。
Jan, 2024
通过将网格体积与 3D 高斯喷洒（3DGS）管道结合，提出了一种名为 HO-Gaussian 的混合优化方法，以克服使用初始结构运动（SfM）点的依赖性，从而使得在城市场景中进行渲染成为可能，并且引入了点密度化来提高在训练期间出现问题的区域的渲染质量。此外，我们引入了高斯方向编码作为渲染管道中球面调和的替代方法，从而实现了视角相关的颜色表示。为了解决多相机系统的问题，引入了神经翘曲以增强不同相机之间的物体一致性。在广泛使用的自动驾驶数据集上的实验结果表明，HO-Gaussian 在多相机城市数据集上实现了实时照片级渲染。
Mar, 2024
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
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
本文介绍了 Rig3DGS，通过使用一组三维高斯分布在规范空间中表示整个场景，借助可以学习的形变方法来控制面部表情、头部姿势和视角合成，从而实现从单视角捕获生成高质量渲染的目标。
Feb, 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
本文提出了一种使用随机语法模型联合解析单个 RGB 图像并重建由一组 CAD 模型组成的整体 3D 配置的计算框架，并引入了一个全局场景语法（HSG）表示 3D 场景结构，进而以分析 - 合成方式解决该联合分析和重建问题。
Aug, 2018