Jun, 2024

Event3DGS: 快速自运动的事件驱动 3D 高斯点插值

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TL;DR通过利用事件相机的高时间分辨率和显式的基于点的表示，Event3DGS 可以在快速自我运动下仅根据事件流重建高保真度的 3D 结构，并通过稀疏感知的采样和渐进训练方法获得更好的重建质量和一致性，同时通过将运动模糊形成过程显式地结合到可微分的光栅化器中，通过有限的一组模糊的 RGB 图像来改善外观。大量实验证明，与现有方法相比，Event3DGS 具有卓越的渲染质量，并且训练时间减少了 95％以上，并且在渲染速度上具有数量级的提升。
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发现论文，激发创造
  • EvaGaussians：基于事件流辅助的高斯光照散焦模糊图像处理

    使用事件相机辅助高斯投射方法 (EvaGaussians) 对模糊图像进行清晰重建，通过优化 3D-GS 参数和恢复相机运动轨迹，产生高保真度的新视图。

    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

  • E2GS: 事件增强的高斯点云投射

    使用 Event Enhanced Gaussian Splatting（E2GS）方法，结合事件数据和高斯分层方法，以提高图像去模糊和产生高质量的新视角合成，并在综合实验中展示了较快训练和渲染速度（140 FPS）

    Jun, 2024

  • EvGGS: 一种用于事件驱动广义高斯绘制的协同学习框架

    通过事件输入，我们提出了首个基于事件的通用三维重构框架 EvGGS，它以前馈方式从事件输入中将场景重构为三维高斯场，并可以泛化到未见过的情况，无需重新训练。

    May, 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

  • 3D 高斯点云渲染调查

    3D 高斯喷洒是一种能够实时渲染的、可控且可编辑的 3D 重建和表示方法，通过显式场景表示和可微分的渲染算法，提供了独特的优势，为下一代 3D 重建和表示技术带来了潜在的变革。本文首次系统综述了 3D 高斯喷洒的最新进展和重要贡献，包括其背后的原理、应用可行性以及各类基准任务下的性能和实用性评估，并指出当前挑战和未来研究的发展方向。

    Jan, 2024

  • GS-SLAM：带有 3D 高斯点图的密集视觉 SLAM

    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

  • 鲁棒的高斯点云糊化

    本文主要研究了 3D 高斯喷洒（3DGS）中的常见误差源，包括模糊、不完美的相机姿态以及颜色不一致性，旨在改善其在像手持手机拍摄的实际应用中的鲁棒性。通过将运动模糊建模为相机姿态上的高斯分布，我们可以统一处理相机姿态的精炼和运动模糊矫正，并提出了解决散焦模糊补偿和解决由环境光、阴影或相机相关因素引起的颜色不一致性的机制。我们的解决方案与 3DGS 的配方无缝集成，同时保持其在训练效率和渲染速度方面的优势。通过在 Scannet++ 和 Deblur-NeRF 等相关基准数据集上进行实验证实，我们的贡献取得了最先进的结果，相对于相关基准线实现了一致的性能改进。

    Apr, 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

  • 3DGS-Calib：多模态时空校准的 3D 高斯喷涂

    基于 3D 高斯扩散渲染方法，我们提出了一种新的多模态时空校准方法 3DGS-Calib，该方法在精确性、稳健性和速度上都优于依赖于隐式神经表示方法的传统方法。我们通过对 KITTI-360 驾驶数据集的实验结果证明了我们的方法的优越性。

    Mar, 2024