我们提出了 GS-IR，一种基于3D高斯零碎描绘的新型逆向渲染方法，利用前向映射体积渲染实现逼真的新视角合成和重新照明结果。我们通过对多视图图像进行捕捉，从未知照明条件中估计场景几何、表面材质和环境照明，克服了先前使用隐式神经表示和体积渲染（如NeRF）的方法在表达能力和计算复杂性上的问题。我们的GS-IR通过引入基于深度推导的法线估计的正则化和基于烘焙的遮挡来模拟间接光照，提出了一个高效的优化方案来解决GS引入逆向渲染时遇到的问题。灵活且具有表现力的GS表示使我们能够实现快速紧凑的几何重建、逼真的新视角合成和有效的基于物理的渲染。通过在各种具有挑战性的场景上进行定性和定量评估，我们证明了我们的方法的优越性。

Nov, 2023

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

该研究论文探讨了3D高斯喷洒在图像渲染中的投影误差函数，进而提出了一种优化的投影策略，通过实验验证表明这种策略能够减少伪影，实现更真实的渲染效果。

Feb, 2024

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

通过DeferredGS方法，采用延迟着色技术，模拟环境光照并定义额外的属性对高斯粒子进行解耦和编辑，从而实现更逼真的重新光照效果，并在新视角合成和编辑任务方面表现出卓越性能。

Apr, 2024

通过使用三维高斯图案生成器更新辐射场，本研究论文解决了对象去除的复杂挑战，主要挑战在于在高斯图案的离散性质中保持几何一致性和纹理协调性。通过优化高斯图案的定位以提高去除区域和可见区域的几何一致性，再结合跨注意力设计的新颖特征传递机制来增强纹理协调性，该创新方法在最终辐射场中显著提高了纹理协调性。广泛的实验证实了我们的方法不仅提升了对象去除场景的新视图合成质量，而且在训练和渲染速度上也具有显著的效率提升。

Apr, 2024

该论文介绍了高斯喷洒方法的基本限制以及一种新的框架，用于在图像渲染过程中准确地处理不连续性和边界，并引入了边界梯度逼近策略以保持其可微分性。通过大量实验验证了该框架的有效性。

May, 2024

GS-ROR是一种用于镜面反射物体照明调整的3D高斯喷洒方法，通过SDF先验的互相监督，提供了优于现有基于高斯的逆渲染方法的照明质量，同时具有最多25%的训练时间和每秒超过200帧的渲染速度。

May, 2024

我们提出了一种基于高斯喷溅（GS）表示的播散模型（GSD），用于从单视图对3D对象进行重建。

Jul, 2024

通过引入Textured-GS方法，结合使用Spherical Harmonics (SH)来渲染高斯散点，我们实现了一种创新的方法，通过空间定义的颜色和透明度变化，使每个高斯散点在其表面上展示更丰富的表现，从而显著提高了渲染质量。实验证明我们的方法在多个真实数据集上相对于基线的Mini-Splatting和标准3DGS具有更好的视觉保真度，突显了Textured-GS推动基于高斯散点的渲染技术发展的潜力，为更高效和高质量的场景重建提供了希望。

Jul, 2024