May, 2024

Deform3DGS: 高斯点云绘制技术的灵活变形用于快速手术场景重建

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TL;DR通过将 3D GS 集成到手术场景中并引入新的灵活变形建模方案（FDM），本文提出了一种名为 Deform3DGS 的快速重建框架，该框架能够在内窥镜手术中对可变形组织进行实时重建，加速手术现场重建并在临床中具有重要的临床应用价值。
发现论文，激发创造
  • 高斯飘点下可变形内窥镜组织重构

    应用高斯喷洒方法进行可变形内窥镜组织重构，采用变形场处理动态场景、深度引导监督优化三维目标并使用时空权重掩模减轻工具遮挡，从单视角视频、估计的深度图和标记的工具掩模中重建和呈现高质量的可变形内窥镜组织。

    Jan, 2024

  • EndoGaussians：可变形内窥镜组织重建的单视图动态高斯点渲染

    本研究介绍了一种新方法 EndoGaussians，利用高斯散射进行动态内窥镜 3D 重建，克服了现有技术的局限性，为医学专业人员提供更可靠高效的 3D 重建用于医学应用。

    Jan, 2024

  • EndoGaussian：用于可变形外科手术场景重建的高斯光栅

    通过使用 3D 高斯泼洒方法，我们引入了实时外科手术场景重建框架 EndoGaussian，能够在现实时间内实现手术场景的重建，实现了很大的渲染加速，同时在保持最新的重建质量和最快的训练速度方面表现出显著的优势。

    Jan, 2024

  • LGS：一种高效的手术场景重建轻量级 4D 高斯喷洒

    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

  • 基于高斯嵌入的形变方法用于可变形的三维高斯点云绘制

    3D 高斯点精细喷洒（3DGS）将用于快速高质量的新视角合成，可自然延伸至多帧变形。通过将变形定义为基于每个高斯点嵌入和时间嵌入的函数，并将变形分解为粗变形和细变形以模拟缓慢和快速运动，作者解决了通过协调基于坐标的框架的错误设计所导致的准确重建动态场景的问题，并提出了一种高效训练策略以实现更快收敛和更高质量。

    Apr, 2024

  • GSDeformer：基于直接笼式变形的三维高斯点云投影

    我们提出了 GSDeformer，这是一种在不需要任何架构变动的情况下，在 3D Gaussian Splatting (3DGS) 上实现自由形变的方法。我们的方法将传统的网格变形方法 (基于 cage 的变形) 扩展到了 3DGS 上，通过将 3DGS 转换为新型的代理点云表示形式，可以推断出应用于构成 3DGS 的 3D 高斯函数的变换。同时，我们还提出了一种自动构建 3DGS cage 的算法，以减少手动工作。我们的方法不修改 3DGS 的基本架构，因此任何现有的已经训练好的标准 3DGS 都可以轻松地通过我们的方法进行编辑。通过与其他现有方法比较我们的方法的变形能力，我们证明了我们的方法的易于使用和可比较的质量，尽管更加直接，因此更容易与 3DGS 上的其他并行开发集成。

    May, 2024

  • 运动感知的高斯点云成型在高效动态场景重建中的应用

    提出了一种新的运动感知增强框架，通过挖掘光流中的有用运动线索来改进动态场景重建，以提高不同动态 3D 高斯喷溅方式的性能，并针对基于形变的范例提出了一种瞬态感知形变辅助模块。经过广泛的实验证明，与基线相比，我们的方法在渲染质量和效率方面都表现出明显的优势。

    Mar, 2024

  • 基于网格的高斯映射在实时大规模变形中的应用

    通过创新的基于网格的高斯喷洒（GS）表示方法，在保持高质量渲染结果的同时，实现了高质量的重构和有效的变形，每秒平均 65 帧。

    Feb, 2024

  • HFGS: 四维高斯完全投影，着重于内窥镜场景重建中的空间和时间高频分量

    提出了一种名为 HFGS 的新方法，通过空间和时间频率角度处理动态场景的可变形内窥镜重建问题，并引入了空间高频重建和时间高频重建技术来提高神经渲染的动态感知和 3D 质量。

    May, 2024

  • 高保真单目动态场景重建的可变形三维高斯模型

    提出了一个使用可变形的 3D 高斯散射方法对动态场景进行重建和渲染，在实时渲染的速度和渲染质量方面优于现有方法。

    Sep, 2023