May, 2024

LP-3DGS: 学习剪枝 3D 高斯点渲染

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TL;DR通过学习去除迭代 3D 高斯投射法（LP-3DGS）提供了一种自动寻找最佳裁剪比例的方法，该方法使用可训练的二进制掩码来对重要性分数进行裁剪，并通过重新设计掩码函数以利用 Gumbel-Sigmoid 方法使其可微分并与现有的 3D 高斯投射法训练过程兼容，从而在效率和质量之间提供了良好的平衡。
3d gaussian splattingnovel view synthesislearning-to-prunelp-3dgsgumbel-sigmoid method
发现论文，激发创造
  • PUP 3D-GS: 三维高斯分片的原则性不确定性修剪

    本论文提出了一种基于预训练的 3D 高斯扩散（3D-GS）模型的减枝和优化管道，利用精确的空间敏感度准则，大幅削减高斯分布数量，极大地提升了渲染速度并保持了前景信息和图像质量。

    Jun, 2024

  • SafeguardGS: 避免灾难性场景破坏的 3D 高斯基元修剪

    3D Gaussian Splatting 中的修剪技术对于优化渲染性能起到关键作用，基于分类实验的观察，像素级修剪技术通过颜色加权评分函数能够较好地保持高渲染质量，并提供了修剪的合理最小边界。本研究为未来工作优化 3DGS 修剪策略提供了有价值的见解。

    May, 2024

  • Pixel-GS: 使用像素感知梯度进行 3D 高斯喷洒的密度控制

    提出了一种名为 Pixel-GS 的新方法，通过考虑每个视图中高斯函数覆盖的像素数量来计算增长条件，从而促进大型高斯函数的增长，实现了更精确、更详细的重构，同时保持实时渲染速度和最新的渲染质量。

    Mar, 2024

  • GaussianPro：3D 高斯散点投射与渐进传播

    通过应用渐进传播策略，并利用场景的先验知识和块匹配技术，我们提出了一种名为 GaussianPro 的新方法，来指导 3D 高斯聚类的密度化，验证实验证明了我们的方法在大规模和小规模场景上的有效性。

    Feb, 2024

  • 修剪肥胖：通过修剪压缩 3D 高斯点云

    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

  • 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

  • 3D 高斯点绘制的近期进展

    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

  • I3DGS: 从多个维度改进 3D 高斯点光面绘制

    3D 高斯光斑是一种用于 3D 视图合成的新方法，其相较于传统的神经渲染技术，能在保持更高清晰度的快速渲染速度的同时，获得隐式神经学习渲染结果。通过多种实验测试不同因素对 3D 高斯光斑模型的训练效率的影响，介绍了一种基于 I3DS 的合成模型性能改进评估解决方案。经过合理的微调后，I3DS 相较于之前的模型性能获得了显著提升。

    May, 2024

  • EfficientGS: 面向大规模高分辨率场景表示的高效高斯喷射方法

    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

  • SparseGS：使用高斯投影进行实时 360° 稀疏视图合成

    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