从 2D 图像中重建动态 3D 场景并随时间生成多样视角是一项具有挑战性的任务，本研究提出一种基于优化一组 4D 基元的方法，以近似表示动态场景的底层时空 4D 体积，通过特定的渲染程序，制造各种时间的新视角，该方法简单灵活，适用于捕捉复杂动态场景运动，实验结果在多个基准数据集上证明了其优秀的视觉质量和高效性。

Oct, 2023

4D 高斯喷洒 (4D-GS) 方法以高效率表示和呈现动态场景，通过构建有效的变形场来模拟高斯运动和形状变形，实现了高分辨率下的实时渲染，并且在保持与先前最新技术方法相当或更高质量的同时达到了 70 FPS。

Oct, 2023

4D 高斯喷洒是一种在动态场景下表示动态场景的新方法，通过时间切片和投影技术实现了对复杂运动和细节的建模，并在实时渲染方面取得了显著的效果和效率优势。

Feb, 2024

DreamGaussian4D 是一种高效的 4D 生成框架，它建立在 4D 高斯喷洒表示的基础上，通过显式地建模高斯喷洒中的空间变换，提高了 4D 生成的适用性，同时减少了优化时间，增加了对生成的三维动画的灵活控制，产生的动画网格在 3D 引擎中能被高效渲染。

Dec, 2023

该论文提出了一种名为 ToFu 的几何推理框架，它使用一种体积表示法来生成面部网格，可以跨面部身份和表情产生具有拓扑一致性的网格。该方法通过考虑面部几何学特征，采用从粗到细的神经网络结构来实现稠密准确的面部网格预测，并在 pore-level 几何细节方面捕捉位移图，以生成高质量的渲染效果。

Oct, 2021

本文提出了一种新颖的高斯状喷洒框架 SplatFace，它用于无需准确的预定义几何形状进行 3D 人脸重建。该方法同时提供高质量的新视角渲染和精确的 3D 网格重建，通过引入通用的 3D 可塑模型（3DMM）来提供表面几何结构，从而使得以有限的图片集合进行人脸重建成为可能。作者提出了一种联合优化策略，通过协同非刚性对准过程来改善高斯函数和可塑性表面。还提出了一种新的距离度量方法，即喷洒 - 表面距离，通过考虑高斯位置和协方差来改善对准。利用表面信息还用于引入世界空间的稠密化过程，从而获得更好的重建质量。实验分析表明，该方法在新视角合成的高斯状喷洒技术和 3D 重建方法中均具有竞争力，能够生成具有高几何精度的 3D 人脸网格。

Mar, 2024

通过将高斯动态投射到图像空间中，我们引入了一个新的概念，高斯流，它连接了 3D 高斯和相邻帧之间的像素速度，从而实现了光流的直接动态监督，显著提高了 4D 动态内容生成和 4D 新视图合成的视觉质量，并解决了 4D 生成过程中常见的颜色移动问题。

Mar, 2024

准确的 3D 跟踪可以在机器人技术、增强现实和生成式人工智能方面推动新的应用。本研究引入了 MD-Splatting，一种用于在高度可变形场景中进行同时 3D 跟踪和新视角合成的方法。它通过学习一种变形函数来实现高质量的 3D 跟踪，并通过使用高斯重合法进行快速新视角合成。

Nov, 2023

在本研究中，我们提出了 STAG4D，这是一种结合了预训练扩散模型和动态 3D 高斯雪碧的新型框架，用于高保真度的 4D 生成，通过利用多视图扩散模型初始化输入视频帧上的多视图图像，以确保多视图序列初始化的时间一致性，并应用得分蒸馏采样来优化 4D 高斯点云。

Mar, 2024

提出了一种高效的视频到 4D 对象生成框架 Efficient4D，能够在连续的摄像机轨迹下实时渲染高质量的时空一致图像，通过直接训练具有明确点云几何结构的新颖 4D 高斯涂层模型，大大提升了速度，同时保持创新视角合成质量。

Jan, 2024