我们提出了一种从稀疏训练视角中训练一致的基于 3DGS 的辐射场的方法，通过集成深度先验、生成和显式约束来减少背景折叠、移除浮点值，并增强来自未见视角的一致性，实验证明我们的方法在 MipNeRF-360 数据集上以较少的训练和推理成本超过了基本的 3DGS 的 30.5% 和基于 NeRF 的方法的 15.6%。

Nov, 2023

通过将三维体积转化为一组二维定向平面高斯盘，使用透视准确的二维喷洒过程，结合深度扭曲和法线一致性项，实现从多视角图像中准确重建细表面并提高重建质量的一种方法。

Mar, 2024

通过 2D 基础模型的 3D 特征场蒸馏，我们提出了一种通用的方法，用于实现新颖视图的语义分割、语言引导编辑和任意维度语义特征的 3D 高斯喷洒，提供可比较或更好的结果，并且训练和渲染速度显著更快。

Dec, 2023

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

本文介绍了一种名为 GS-SLAM 的算法，它在同时定位与地图构建（SLAM）系统中首次使用了 3D 高斯表示方法，实现了效率和准确性之间的更好平衡。与使用神经隐式表示的最新 SLAM 方法相比，我们的方法采用了实时可微分雀斑光照渲染流水线，大大加速了地图优化和 RGB-D 重渲染。具体而言，我们提出了一种自适应扩张策略，通过添加新的或删除噪音 3D 高斯来有效重构新观测到的场景几何并改善先前观测区域的建图。这种策略对于将 3D 高斯表示扩展到重建整个场景而不是在现有方法中合成静态物体至关重要。此外，在位姿跟踪过程中，设计了一种有效的从粗到细的技术，以选择可靠的 3D 高斯表示来优化相机姿态，从而减少运行时间并实现强健的估计。我们的方法在 Replica 和 TUM-RGBD 数据集上与现有的最新实时方法具有竞争力的性能。源代码将在获批后发布。

Nov, 2023

基于 3D 高斯喷斑的新型开放词汇场景理解方法，通过提取预训练的 2D 语义学习特征，将其融入 3D 高斯成分，并构建 3D 高斯语义网络用于快速推断，实现了在 ScanNet-20 上对语义分割的改进、对物体部分分割、场景编辑以及时空分割的多样性支持和优越性。

Mar, 2024

通过交互式流程而无需任何训练过程和学习参数，本文提出了一种在 3D 高斯中实现对象分割的新方法，称为 SA-GS。通过提出的多视角掩码生成和视图标签分配方法，SA-GS 可以泛化 SAM 以实现 3D 一致的分割，并提出了跨视图标签投票方法来分配不同视图中的标签。实验证明，SA-GS 在 3D 分割结果方面具有高质量，也可以轻松应用于场景编辑和碰撞检测任务。

Jan, 2024

我们提出了三个关键要素，可实现高质量的实时（大于等于 30 帧 / 秒）1080p 分辨率的新视图合成，其中包括使用 3D 高斯函数表示场景、优化 3D 高斯函数的相关参数以准确表示场景，并开发了一种快速的可见性感知渲染算法，以加速训练并实现实时渲染。

Aug, 2023

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

高斯飞溅在新视角合成方面已被证明具有很高的效果，但对于重建细节丰富的 3D 形状尚未充分探索。本研究介绍了一种栅格化方法来渲染通用 3D 高斯飞溅的深度图和表面法线图，大大提高了形状重建的准确性，并保持高斯飞溅的计算效率。该方法在 DTU 数据集上达到与 NeuraLangelo 相当的 Chamfer 距离误差，并保持与传统高斯飞溅相似的训练和渲染时间。该方法是高斯飞溅的重要进展，可以直接集成到现有的基于高斯飞溅的方法中。

Jun, 2024