novel view synthesis | BriefGPT

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FreeSplat: 室内场景的自由视角综合的通用化三维高斯点采样
通过引入低成本跨视聚集、像素级三元组融合和简单有效的自由视图训练策略，我们提出了一个能够从长序列输入中重建几何一致的 3D 场景并实现自由视图合成的新方法 FreeSplat，研究结果表明其在不同数量的输入视图下，在新视图生成的颜色贴图质量
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NeRAF：三维场景中嵌入的神经辐射和声场
NeRAF 是一种同时学习声音和辐射场的方法，用于实现逼真的视听生成，通过 3D 场景信息将声学场与辐射场联系起来。在 SoundSpaces 数据集上，NeRAF 相比之前的方法在性能上有显著的改进，并且具有更高的数据效率，同时通过跨模态
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SafeguardGS: 避免灾难性场景破坏的 3D 高斯基元修剪
3D Gaussian Splatting 中的修剪技术对于优化渲染性能起到关键作用，基于分类实验的观察，像素级修剪技术通过颜色加权评分函数能够较好地保持高渲染质量，并提供了修剪的合理最小边界。本研究为未来工作优化 3DGS 修剪策略提供了
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GenWarp：语义保持生成器变形的单张图像到新视角
提出了一种新颖的方法，通过将 T2I 生成模型与单目深度估计相结合的生成扭曲框架，使 T2I 模型能够学习何时扭曲和何时生成，从而解决了从单张图像合成新视角时存在的限制，并在领域内外的场景中优于现有方法。
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DC-Gaussian: 改进的三维高斯化雨点算法用于反射式车载行车记录仪视频
基于最近的实时神经渲染技术 3D 高斯碎片化，我们提出了 DC-Gaussian 方法，用于从车载行车记录仪视频中生成新的视角。实验证明，我们的方法在新视角合成方面不仅取得了最先进的性能，还能准确重建捕获的场景，并消除遮挡物。
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NVS-Solver: 视频扩散模型作为零样本新视角合成器
通过利用预训练的大规模视频扩散模型的强大生成能力，我们提出了 NVS-Solver，一种新的无需训练的视图合成（NVS）范例，它能够通过单个或多个静态场景视图或动态场景单目视频实现令人惊叹的视觉体验。在我们的理论模型基础上，我们通过迭代地调
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HDR-GS: 通过高斯投影实现高效 1000 倍速高动态范围新视角合成
使用高动态范围高斯点云模型和多层感知器（MLP）调制，建立了一种新的高动态范围高斯喷点（HDR-GS）框架，以有效渲染新的高动态范围（HDR）视图和重建低动态范围（LDR）图像，并通过两个并行可微光栅化（PDR）过程对 HDR 和 LDR
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特征分割以减少重叠度的优化新视角合成
利用特征喷溅（FeatSplat）将三维高斯场的颜色信息编码到每个高斯特征向量中，进而通过小型 MLP 解码融合的特征向量以生成 RGB 像素值，且通过叠加相机嵌入来条件解码以包含视角信息。实验证明，该方法显著提高了对训练视图之外远离的低重
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DisC-GS：离散感知高斯点渲染
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。
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DoGaussian：面向分布式的高斯喷点技术在大规模三维重建中的应用
我们提出了 DoGaussian 方法，该方法通过将场景分解为 K 个块并在 3DGS 的训练过程中引入交替方向乘子方法（ADMM），在主节点上维护一个全局 3DGS 模型和 K 个从节点上的本地 3DGS 模型，从而加快了在大规模场景中的
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AtomGS: 高保真光辐射场的原子高斯喷射
AtomGS 通过原子化增殖和几何导向优化策略，解决了 3D 高斯扩散合成在优化大型高斯函数时疏忽小型高斯的问题，提高了对细节区域的表达能力，并通过边缘感知正常损失优化方法实现了对平坦表面的平滑处理，从而在图像渲染质量、几何重建准确性以及训
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RPBG：面向野外环境的鲁棒神经点图形
经深入分析 Neural Point-based Graphics (NPBG) 方法在通用数据集上无法实现令人满意的渲染效果，本研究提出了 Robust Point-based Graphics (RPBG) 方法，通过启发图像修复方法，
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CVPRDiL-NeRF：透视街景中的激光雷达神经辐射场探究
利用 Lidar 数据改善街景下基于神经辐射场的光线追踪和视图合成技术。
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3D 高斯点刷及延迟反射
基于神经和高斯辐射场方法，在小说视角合成领域取得了巨大的成功。然而，镜面反射仍然非常复杂，因为高频辐射场非常难以稳定准确地拟合。我们提出了一种延迟着色方法来有效地渲染具有高斯分片的镜面反射。主要挑战来自环境映射反射模型，该模型要求精确的表面
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DIG3D: 高斯扩散融合可变形变换用于单张图像三维重建
利用单视角 RGB 图像进行三维重建及新视角合成的研究中，提出了一种名为 DIG3D 的新方法，该方法利用编码 - 解码框架，通过编码器的深度感知图像特征指导解码器生成三维高斯图像，具体来说，引入了可变形变换器，通过三维参考点和多层细化适应
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FlowMap: 高质量相机位姿、内参和深度的梯度下降
FlowMap 是一种端到端可微分方法，用于解决视频序列的精确相机姿态、相机内参数和帧间密集深度。我们的方法通过基于梯度下降的最小二乘目标对由深度、内参和姿态引起的光流与通过现成的光流和点跟踪获得的对应进行比较来进行视频级梯度下降优化。此外
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CrossScore: 走向多视角图像评估和打分
介绍一种新型的交叉参考图像质量评估方法，利用神经网络和独特的数据采集流水线以及 NVW 优化，实现了不需要真实参考图像的准确图像质量评估。
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NeRF-DetS：使用采样自适应连续 NeRF-based 表示网络增强多视角 3D 物体检测
基于 NeRF 和多视角信息融合，提出了一个新的 3D 感知网络结构 NeRF-DetS，实现了在室内多视图 3D 物体检测方面的大幅提升。
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GScream: 学习三维几何和特征一致的高斯插值方法用于物体去除
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
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高斯平铺是否需要 SFM 初始化？
研究表明，通过巧妙设计的随机初始化和低成本 NeRF 模型的结构提炼，可以在不依赖 SFM 数据的情况下实现与 SFM 初始化相当甚至更好的结果。
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