通过对 3D 高斯散射方法进行内存优化以减少存储和传输需求，提出了使用高斯基元、球面谐波系数和编码簿量化的解决方案，从而在标准数据集上实现了 27 的整体大小减少和 1.7 的渲染速度加快。

Jun, 2024

通过优化 3D 高斯飞溅表示法，将高保真度场景重建应用于稀疏图像集合的新视角合成，并通过压缩的 3D 高斯飞溅表示法，在显著降低内存消耗和提高渲染效率的基础上，实现了对方向性颜色和高斯参数进行压缩。在多个数据集上进行广泛实验，证明了该方法的鲁棒性和渲染速度。

Nov, 2023

通过使用层次结构的三维高斯，本研究提出了一种在非常大的场景中保持视觉质量的方法，同时提供了有效的远程内容的适当级别选择和平滑过渡的有效细节解决方案。

Jun, 2024

LightGaussian is a novel method for efficient 3D representation that reduces redundancy, distills spherical harmonics, and employs a hybrid quantization scheme, achieving high compression rates and improved FPS in complex scenes.

Nov, 2023

通过高斯分布，本研究探讨了在受限高斯数目条件下高效表示场景的挑战；通过模糊分割、深度重新初始化、高斯二值化和采样等技术，我们重新组织了高斯分布的空间位置，从而显著提高了渲染质量、资源消耗和存储压缩等方面的性能，并提出了一种与原始光栅化流程无缝集成的 Mini-Splatting 方法，为基于高斯喷洒的研究提供了一个强有力的基准。

Mar, 2024

我们提出了一种紧凑的场景表示方法，将三维高斯扩散模型的参数组织成具有局部均匀性的二维网格，从而实现了存储需求的大幅度降低，同时在渲染过程中不影响视觉质量。

Dec, 2023

使用量化嵌入技术和粗到精的训练策略，大幅降低内存存储需求，实现了高分辨率场景的实时渲染和更快更稳定的高斯点云优化，减少了记忆存储量并保持重建质量，验证表明效果显著。

Dec, 2023

从单视图图像中学习 3D 场景表示是计算机视觉中长期存在的一个基本问题，具有从输入视图预测未见内容的固有模糊性。本文提出了一种分层 Splatter 图像方法，通过一种像素由一个父 3D 高斯和少量的子 3D 高斯来表示，解决了典型 Splatter 图像无法表示不能在输入视图中观察到的遮挡部分的问题。

May, 2024

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

通过学习性的掩码策略和向量量化，我们减少了高斯点的数量和占用的存储空间，实现了高性能、快速训练、紧凑且实时的渲染，提供了一个全面的三维场景表示框架。

Nov, 2023