Sep, 2024

3D-GSW：用于保护辐射场版权的3D高斯喷涂水印

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TL;DR本研究解决了3D高斯喷涂在版权保护方面的空白，提出了一种新颖的水印嵌入方法，通过微调预训练的3D高斯喷涂模型，将二进制信息嵌入到3D高斯中。实验结果表明，该方法在显著提升渲染质量和位准确性的同时，能够隐秘地嵌入水印，并在抗攻击能力和容量上表现出色。
发现论文，激发创造
  • 多尺度三维高斯投落法用于抗锯齿渲染

    通过使用多尺度的3D高斯喷洒算法，我们可以在不同的分辨率下提高渲染质量并解决像素大小低于奈奎斯特频率引起的锯齿效应，同时提高渲染速度和PSNR值。

    Nov, 2023

  • Compact3D: 压缩高斯散射辐射场模型与矢量量化

    用基于k-means算法的简单向量量化方法和类似于游程编码的方法来减少3D高斯雨滴方法的存储成本，并在质量下降很小的情况下减少存储成本近20倍。

    Nov, 2023

  • 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

  • 新视觉时代中的3D高斯：综述

    3D高斯散射（3D-GS）是计算机图形学领域的重要进展，提供了明确的场景表示和新颖的视图合成技术，而无需依赖神经网络（如神经辐射场（NeRF））。本文对3D高斯散射的相关论文进行了全面调研，将调查结果按照特征和应用进行分类，介绍了3D高斯散射的理论基础。旨在使新研究人员了解3D高斯散射，提供领域中的重要参考文献，并启发未来的研究方向，如本文的结论部分所讨论的。

    Feb, 2024

  • AbsGS：恢复三维高斯飞溅的细节

    本文研究了3D高斯喷射技术中的密度控制策略的不足之处，分析了导致过度重构和模糊渲染的原因，并提出了一种新的视图空间渐变方向梯度作为密度增加的判据，有效地解决了该问题，并在各种挑战性数据集上进行了评估，结果显示我们的方法在渲染质量上表现最佳，同时内存消耗降低或相似。

    Apr, 2024

  • GS-Hider：将消息隐藏到三维高斯喷洒中

    提出了一种针对3D高斯喷洒的隐写术框架，名为GS-Hider，可将3D场景和图像隐写到原始的GS点云中，且能准确提取隐藏的信息。

    May, 2024

  • 纹理-GS：具有空间定义的颜色和不透明度的高斯飞溅

    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

  • GaussianMarker：基于不确定性的3D高斯点阵版权保护

    本研究针对3D高斯点阵模型的版权保护问题，现有的数字水印技术无法有效嵌入该模型。我们提出了一种基于不确定性的水印方法，能够在保留模型质量的前提下实现隐蔽水印嵌入，并在信息解码阶段可高效提取版权信息，证明了其在解码准确性和视图合成质量上均优于现有方法。

    Oct, 2024

  • GuardSplat: 高效且强健的三维高斯喷溅水印技术

    本研究针对现有水印方法在保护三维高斯喷溅（3DGS）资产版权方面的不足，提出了GuardSplat框架，该框架具备高效性和强健性。其创新之处在于利用CLIP技术优化信息解耦和嵌入，实现在保证视觉质量的同时，有效防止信息被恶意移除，从而显著提升水印的隐蔽性和安全性。

    Nov, 2024

  • 在高斯分布中的隐形三维水印的嵌入: Splat中的Splat

    本研究解决了3D高斯分布（3DGS）在3D重建和生成任务中版权保护的不足，现有技术在实际应用中难以兼顾资产的可用性。论文提出了一种新的3DGS水印框架WaterGS，通过改进的球谐函数加密策略嵌入3D内容，并实现更高的场景保真度及更快的渲染速度，显著优于现有的3D隐写术。

    Dec, 2024