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

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

通过应用渐进传播策略，并利用场景的先验知识和块匹配技术，我们提出了一种名为GaussianPro的新方法，来指导3D高斯聚类的密度化，验证实验证明了我们的方法在大规模和小规模场景上的有效性。

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

提出了一种名为CompGS的高效的三维场景表示方法，通过使用紧凑的高斯原始形式，实现了对三维场景建模过程中数据大小的显著降低。通过设计一种捕获彼此之间预测关系的混合原始结构，利用少量的锚原始形式进行预测，并将大多数原始形式封装成高度紧凑的残差形式。此外，还开发了一种受速率约束的优化方案，以在比特率消耗和表示效能之间实现CompGS的最佳权衡。实验证明，所提出的CompGS在三维场景表示中明显优于现有方法，在不损害模型准确性和渲染质量的情况下实现了卓越的紧凑性。我们的代码将在GitHub上发布供进一步研究使用。

Apr, 2024

通过优化3D高斯喷涂技术，我们提出了EfficientGS方法，针对高分辨率和大规模场景，通过选择性策略和剪枝机制，将模型大小减小为传统3D高斯喷涂的十分之一，同时保持高渲染保真度。

Apr, 2024

提出了一种能够隐式编码场景几何结构的结构感知高斯喷洒方法 (SAGS)，通过基于本地-全局图表示促进复杂场景的学习并强制保持场景几何的有意义的点位移，与现有的 3D-GS 方法相比，在渲染质量和模型大小两方面都展现出卓越的性能，能够有效减轻之前方法的浮点和图像失真问题，并获得精确的深度图。

Apr, 2024

本论文提出了一种基于预训练的3D高斯扩散（3D-GS）模型的减枝和优化管道，利用精确的空间敏感度准则，大幅削减高斯分布数量，极大地提升了渲染速度并保持了前景信息和图像质量。

Jun, 2024

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

本研究解决了高斯点溅射快速场景优化的关键挑战。我们提出了一种激进的高斯稠密化方法，显著提高了在优化初期捕捉密集场景几何形状的能力，进而实现优化时间、点数与渲染质量之间的良好平衡。这一方法为未来基于高斯点溅射的工作奠定了坚实基础。

Nov, 2024