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3D 高斯泼溅(3D Gaussian Splatting,3DGS)是 Bernhard Kerbl 等人于 2023 年提出的三维场景表示与渲染方法,用数十万至数百万个带颜色、透明度和协方差的各向异性三维高斯椭球显式地表示场景。
方法从运动恢复结构(SfM)得到的稀疏点云初始化高斯集合,通过可微光栅化把高斯投影到图像平面并按深度混合渲染,再以照片重建误差为目标优化每个高斯的位置、形状与颜色,训练中自适应地分裂与剔除高斯以覆盖细节。
与 NeRF 的隐式表示相比,3DGS 无需沿光线密集采样查询网络,可在消费级 GPU 上实现高分辨率实时渲染,且表示显式、便于编辑与合成;代价是存储占用较大。
迅速应用于新视角合成、数字人、自动驾驶仿真、虚拟现实与三维内容创作,成为 NeRF 之后三维重建领域的新主流方向。

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