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Wild-GS: 无拘束照片集实时新视角合成
Wild-GS 是一种针对无约束的照片集合进行优化的 3D 高斯粒子着色方法，它通过将引用视图的像素外观特征与相应的局部高斯进行对齐来有效地将高频细节的外观传输到 3D 空间，并在训练和推断中实现了最高的渲染性能和效率。
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20 days ago
3D-HGS: 三维半高斯飘带
基于神经渲染技术，本研究提出了一种使用 3D Half-Gaussian 核的方法，以改进当前 3D Gaussian splatting 方法的性能，在不影响渲染速度的情况下，在多个数据集上获得了最先进的渲染性能。
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a month ago
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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a month ago
演化渲染模型
通过先进的可微分渲染模型，我们提出了一种能够动态演化和适应的渲染模型方法，其中包括规范变换、射线采样机制和基元组织等三个主要渲染要素的优化；通过渲染要素的可微分版本实现有效的梯度反向传播，稳定且目标导向地进行要素的演化；实验证明，这种演化渲
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a month ago
头像动画的 3D 高斯混合形状
我们介绍了用于建模逼真头部 Avatar 的 3D 高斯混合形状。通过将一个单眼视频作为输入，我们学习到由中性表情组成的基本头部模型以及一组表情混合形状，其中每个形状对应于经典参数化面部模型中的一个基本表情。通过对表情系数进行高斯线性混合，
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2 months ago
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