3DGS

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2024-11-14 更新

4D Gaussian Splatting in the Wild with Uncertainty-Aware Regularization

Authors:Mijeong Kim, Jongwoo Lim, Bohyung Han

Novel view synthesis of dynamic scenes is becoming important in various applications, including augmented and virtual reality. We propose a novel 4D Gaussian Splatting (4DGS) algorithm for dynamic scenes from casually recorded monocular videos. To overcome the overfitting problem of existing work for these real-world videos, we introduce an uncertainty-aware regularization that identifies uncertain regions with few observations and selectively imposes additional priors based on diffusion models and depth smoothness on such regions. This approach improves both the performance of novel view synthesis and the quality of training image reconstruction. We also identify the initialization problem of 4DGS in fast-moving dynamic regions, where the Structure from Motion (SfM) algorithm fails to provide reliable 3D landmarks. To initialize Gaussian primitives in such regions, we present a dynamic region densification method using the estimated depth maps and scene flow. Our experiments show that the proposed method improves the performance of 4DGS reconstruction from a video captured by a handheld monocular camera and also exhibits promising results in few-shot static scene reconstruction.

PDF NeurIPS 2024

Summary
提出基于4D高斯分割的动态场景新颖视图合成方法，解决现有方法过拟合问题，并优化初始化和训练质量。

Key Takeaways

1. 新颖视图合成在动态场景中应用广泛。
2. 4DGS算法用于从单目视频合成动态场景。
3. 引入不确定性感知正则化解决过拟合问题。
4. 在不确定性区域应用扩散模型和深度平滑度。
5. 提高视图合成性能和图像重建质量。
6. 解决快速移动动态区域初始化问题。
7. 使用深度图和场景流进行动态区域稠密化。
8. 实验证明方法在手持单目相机视频上有效，且在少样本静态场景重建中表现良好。

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1. 标题：基于不确定性感知正则化的野外4D高斯拼贴技术

2. 作者：Kim Mijeong（米杰永·金），Lim Jongwoo（林中沃），Han Bohyung（韩博永）

3. 所属机构：首尔国立大学电子与计算机工程（ECE）、机械工程（ME）和智能艺术与表演人工智能研究所（IPAI）的联合团队。

4. 关键词：动态场景重建、高斯拼贴算法、不确定性感知正则化、动态区域密集化方法、手持单目相机视频处理、虚拟和增强现实应用。

5. Urls：文章链接；代码GitHub链接（如有可用，填入相应链接，若无则用“Github:None”替代）。

6. 总结：

   • (1) 研究背景：随着虚拟和增强现实技术的快速发展，动态场景的新视角合成（DVS）已成为3D视觉领域的重要研究方向。本文关注在手持单目相机拍摄的野外视频中的动态场景重建，这是一个具有挑战性的课题。

   • (2) 过去的方法及问题：现有的4D高斯拼贴算法在真实世界的单目视频中面临过拟合和初始化困难的问题。缺乏足够的多视角信息和在快速动态区域的可靠3D地标使得算法性能受限。

   • (3) 研究方法：针对上述问题，本文提出了一种基于不确定性感知正则化的4D高斯拼贴算法。该算法通过引入不确定性感知正则化，识别观测较少的区域并选择性地对这些区域施加基于扩散模型和深度平滑的先验约束，从而提高了新视角合成和训练图像重建的性能。此外，为了解决快速动态区域的初始化问题，论文提出了一种动态区域密集化方法，利用估计的深度图和场景流进行高斯原始点的初始化。

   • (4) 任务与性能：本文的方法在手持单目相机拍摄的野外视频重建任务上取得了显著效果，并且在静态场景的少样本重建中也表现出良好的潜力。实验结果表明，该方法在动态场景的重建中性能优越，有效解决了现有方法的不足。

7. 方法论**：

(1) 研究背景分析：
文章关注虚拟和增强现实技术中的动态场景新视角合成（DVS），特别是在手持单目相机拍摄的野外视频中的动态场景重建。这是一个具有挑战性的课题，因为真实世界的单目视频存在过拟合和初始化困难的问题。

(2) 现有问题识别：
现有的4D高斯拼贴算法在真实世界的单目视频中面临过拟合和初始化困难的问题。这主要是由于缺乏足够的多视角信息和在快速动态区域的可靠3D地标导致的。

(3) 不确定性感知正则化算法引入：
针对上述问题，文章提出了一种基于不确定性感知正则化的4D高斯拼贴算法。该算法的核心思想是通过引入不确定性感知正则化，识别观测较少的区域，并选择性地对这些区域施加基于扩散模型和深度平滑的先验约束。通过这种方式，算法能够在新视角合成和训练图像重建方面提高性能。

(4) 动态区域密集化方法提出：
为了解冑快速动态区域的初始化问题，文章提出了一种动态区域密集化方法。该方法利用估计的深度图和场景流进行高斯原始点的初始化，从而有效地处理快速运动区域的初始化难题。

(5) 实验验证：
文章的方法在手持单目相机拍摄的野外视频重建任务上进行了实验验证，并显示出显著效果。不仅在动态场景的重建中表现出优越性能，而且在静态场景的少样本重建中也展现出良好潜力。实验结果表明，该方法有效地解决了现有方法的不足。此外，文章可能还通过对比实验和其他先进方法进行了性能比较和评估。

以上就是对该文章方法论部分的详细阐述。希望符合您的要求！

1. Conclusion:

   • (1) 这项工作的重要性在于，它针对手持单目相机拍摄的野外视频中的动态场景重建问题，提出了一种基于不确定性感知正则化的4D高斯拼贴技术。这项研究顺应了虚拟和增强现实技术的发展趋势，为3D视觉领域提供了一种新的动态场景新视角合成方法，具有重要的理论和实践价值。

   • (2) 创优点：文章提出了一种基于不确定性感知正则化的4D高斯拼贴算法，该算法在识别观测较少的区域并选择性施加先验约束方面表现出创新性。此外，文章还提出了一种动态区域密集化方法，以解决快速动态区域的初始化问题，这也是一个显著的创新点。性能：在手持单目相机拍摄的野外视频重建任务上，该方法取得了显著效果，并在动态场景的重建中表现出优越性能。工作量：文章进行了详细的实验验证，并通过对比实验和其他先进方法进行了性能比较和评估，证明了所提方法的有效性和优越性。

以上是对该文章的结论部分的总结，涵盖了研究的重要性、创新点、性能和工作量四个维度。

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Towards More Accurate Fake Detection on Images Generated from Advanced Generative and Neural Rendering Models

Authors:Chengdong Dong, Vijayakumar Bhagavatula, Zhenyu Zhou, Ajay Kumar

The remarkable progress in neural-network-driven visual data generation, especially with neural rendering techniques like Neural Radiance Fields and 3D Gaussian splatting, offers a powerful alternative to GANs and diffusion models. These methods can produce high-fidelity images and lifelike avatars, highlighting the need for robust detection methods. In response, an unsupervised training technique is proposed that enables the model to extract comprehensive features from the Fourier spectrum magnitude, thereby overcoming the challenges of reconstructing the spectrum due to its centrosymmetric properties. By leveraging the spectral domain and dynamically combining it with spatial domain information, we create a robust multimodal detector that demonstrates superior generalization capabilities in identifying challenging synthetic images generated by the latest image synthesis techniques. To address the absence of a 3D neural rendering-based fake image database, we develop a comprehensive database that includes images generated by diverse neural rendering techniques, providing a robust foundation for evaluating and advancing detection methods.

PDF 13 pages, 8 Figures

Summary
提出基于傅里叶频谱的自动检测方法，提升3D视觉生成图像真实性检测。

Key Takeaways

• 使用神经网络驱动视觉数据生成技术，如神经渲染。
• 3D高保真图像和逼真头像生成需求推动检测方法研究。
• 提出从傅里叶频谱中提取特征的自监督训练技术。
• 结合频谱域与空间域信息，增强检测器的泛化能力。
• 开发包含多源生成图像的3D神经渲染数据库。
• 提高对复杂合成图像的检测准确性。
• 为检测方法评估与进步提供坚实基础。

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1. 标题：面向图像的假数据检测技术研究——基于神经网络渲染的方法（Towards More Accurate Fake Detection on Images Based on Neural Rendering Techniques）

2. 作者：（作者名单）

3. 隶属机构：XX大学计算机视觉与模式识别实验室

4. 关键词：神经网络渲染、假数据检测、光谱分支、空间分支、多模态检测

5. Urls：论文链接（若可用），GitHub代码链接（若可用，填写GitHub链接；若不可用，填写None）

6. 总结：

   • (1)研究背景：随着神经网络驱动的视觉数据生成技术的进步，尤其是神经渲染技术如Neural Radiance Fields和3D Gaussian splatting的出现，生成的高保真图像和逼真的化身强调了需要鲁棒的检测方法。本文旨在解决这一挑战，提出了一种基于神经网络渲染的方法来进行假数据检测。

   • (2)过去的方法及问题：以往的方法主要依赖于GANs和扩散模型进行假数据检测，但面临对最新图像合成技术的检测挑战。现有技术难以有效提取全面特征，尤其是在光谱领域的信息。

   • (3)研究方法：本研究提出了一种融合光谱分支和空间分支的多模态检测器。首先，利用神经网络渲染技术生成假数据并进行全面特征提取。通过结合光谱域的特性和空间域信息，构建了一个强大的多模态检测器。此外，还开发了一个包含多种神经渲染技术生成的图像的综合性数据库，为评估和推进检测方法提供了坚实的基础。

   • (4)任务与性能：本研究在假数据检测任务上取得了显著成果，特别是在识别由最新图像合成技术生成的合成图像方面表现出卓越性能。实验结果表明，该方法在假数据检测方面具有高度的准确性和鲁棒性，可有效支持其目标应用。

希望这个总结符合您的要求！

1. Methods:

   • (1) 研究首先介绍了神经网络渲染技术及其在假数据检测中的应用背景，强调了当前面临的挑战和研究必要性。

   • (2) 详细阐述了过去假数据检测方法的局限性，尤其是在处理最新图像合成技术生成的假数据时的问题。

   • (3) 提出了一种融合光谱分支和空间分支的多模态检测器。利用神经网络渲染技术生成假数据并进行全面特征提取。通过结合光谱域的特性和空间域信息，构建了一个强大的检测模型。

   • (4) 研究开发了一个包含多种神经渲染技术生成的图像的综合性数据库，为评估和推进检测方法提供了坚实的基础。数据库涵盖了不同合成技术和条件下的假数据样本，以增强模型的泛化能力。

   • (5) 在该数据库的基础上进行了实验验证，对比了所提出方法与现有技术的性能表现。实验结果表明，该方法在假数据检测方面具有高度的准确性和鲁棒性。

注意：以上总结基于您提供的《summary》内容，实际论文中的《Methods》部分可能包含更多细节和技术细节，请根据论文实际情况进行补充和调整。

1. 结论：

(1)意义：本文的研究工作对于当前神经网络驱动的视觉数据生成技术产生的假数据问题具有重要的实际意义。随着高保真图像和逼真化身的需求增加，假数据的检测变得越来越重要。本研究旨在解决这一挑战，为假数据检测提供了一个有效的解决方案。这对于保护数据安全、打击虚假信息传播等方面具有重要意义。

(2)创新点、性能和工作量评价：

创新点：文章提出了一种基于神经网络渲染技术的假数据检测方法，通过融合光谱分支和空间分支的多模态检测器，有效提取了假数据的全面特征。此外，还开发了一个包含多种神经渲染技术生成的图像的综合性数据库，为评估和推进检测方法提供了坚实的基础。

性能：实验结果表明，该方法在假数据检测方面具有高度的准确性和鲁棒性，特别是在识别由最新图像合成技术生成的合成图像方面表现出卓越性能。与其他现有技术相比，该方法的性能表现优异。

工作量：文章对假数据检测问题进行了深入的研究，不仅提出了有效的检测方法，还构建了综合性数据库进行验证。工作量较大，涉及到了算法设计、实验验证和数据库构建等多个方面。

总体而言，本文在假数据检测领域具有重要的创新性和实际意义，为相关问题的研究和应用提供了有益的参考。

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BillBoard Splatting (BBSplat): Learnable Textured Primitives for Novel View Synthesis

Authors:David Svitov, Pietro Morerio, Lourdes Agapito, Alessio Del Bue

We present billboard Splatting (BBSplat) - a novel approach for 3D scene representation based on textured geometric primitives. BBSplat represents the scene as a set of optimizable textured planar primitives with learnable RGB textures and alpha-maps to control their shape. BBSplat primitives can be used in any Gaussian Splatting pipeline as drop-in replacements for Gaussians. Our method’s qualitative and quantitative improvements over 3D and 2D Gaussians are most noticeable when fewer primitives are used, when BBSplat achieves over 1200 FPS. Our novel regularization term encourages textures to have a sparser structure, unlocking an efficient compression that leads to a reduction in storage space of the model. Our experiments show the efficiency of BBSplat on standard datasets of real indoor and outdoor scenes such as Tanks&Temples, DTU, and Mip-NeRF-360. We demonstrate improvements on PSNR, SSIM, and LPIPS metrics compared to the state-of-the-art, especially for the case when fewer primitives are used, which, on the other hand, leads to up to 2 times inference speed improvement for the same rendering quality.

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Summary
新型3D场景表示方法BBSplat，优化纹理平面原语，提升渲染效率。

Key Takeaways

1. BBSplat使用纹理平面原语表示3D场景。
2. 可优化纹理和alpha-maps控制形状。
3. 可作为Gaussian Splatting的替代方案。
4. 使用较少原语时，BBSplat性能提升显著。
5. BBSplat在1200 FPS下表现优异。
6. 新的正则化项提高纹理压缩效率。
7. 在Tanks&Temples、DTU等数据集上验证有效。
8. 在PSNR、SSIM、LPIPS等指标上优于现有方法。
9. 使用较少原语时，推理速度提升2倍。

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1. 标题： BillBoard Splatting (BBSplat)：可学习的纹理化基本形体用于新型视图合成

2. 作者： David Svitov, Pietro Morerio, Lourdes Agapito, Alessio Del Bue

3. 作者所属单位：

   • David Svitov：意大利热那亚大学（Università degli Studi di Genova）
   • Pietro Morerio, Alessio Del Bue：意大利理工学院（Istituto Italiano di Tecnologia，IIT）
   • Lourdes Agapito：伦敦大学学院计算机科学系（Department of Computer Science, University College London）

4. 关键词： BillBoard Splatting, 新型视图合成（NVS）, 纹理化几何基本形体, 可学习RGB纹理, alpha-map, 高斯Splatting管道, 场景表示

5. 链接： 请填写论文的链接和GitHub代码链接（如果可用）。GitHub链接：None（若无可填）。

6. 摘要：

   • (1) 研究背景：本文的研究背景是关于新型视图合成（NVS）的技术，这是一项在虚拟现实、计算机游戏和电影制作等领域至关重要的技术。文章针对现有方法的效率和渲染质量进行了改进。
   • (2) 过去的方法及其问题：先前的方法大多使用高斯Splatting进行场景表示，虽然效率高，但在使用较少的基本形体时，渲染质量可能不佳。此外，神经渲染方法虽然渲染质量高，但效率较低。本文提出的方法是对现有方法的改进，旨在提高效率和渲染质量。
   • (3) 研究方法：本文提出了BillBoard Splatting（BBSplat），一种基于纹理化几何基本形体的3D场景表示新方法。BBSplat将场景表示为一组可优化的纹理化平面基本形体，具有可学习的RGB纹理和alpha-map以控制其形状。该方法引入了一项新的正则化术语，鼓励纹理具有更稀疏的结构，从而实现有效的压缩和减少模型存储空间。
   • (4) 任务与性能：本文在真实室内和室外场景的标准数据集（如Tanks&Temples, DTU, Mip-NeRF-360）上测试了BBSplat的性能。实验结果表明，与现有方法相比，BBSplat在PSNR, SSIM和LPIPS指标上有所改进，特别是在使用较少基本形体时，推理速度提高了两倍。

希望以上回答符合您的要求！

1. 方法论概述：

   • (1) 研究背景：本文的研究背景是关于新型视图合成（NVS）的技术，这是一项在虚拟现实、计算机游戏和电影制作等领域至关重要的技术。文章针对现有方法的效率和渲染质量进行了改进。

   • (2) 数据和方法来源：研究使用了真实室内和室外场景的标准数据集，如Tanks&Temples、DTU、Mip-NeRF-360等。此外，还使用了点云和相机位置的预测数据，采用COLMAP方法获取。

   • (3) 方法描述：本文提出了BillBoard Splatting（BBSplat），一种基于纹理化几何基本形体的3D场景表示新方法。BBSplat将场景表示为一组可优化的纹理化平面基本形体，具有可学习的RGB纹理和alpha-map以控制其形状。该方法引入了一项新的正则化术语，鼓励纹理具有更稀疏的结构，从而实现有效的压缩和减少模型存储空间。

   • (4) 具体实现步骤：

     1. 使用点云和相机位置作为输入。
     2. 对场景进行参数化表示，扩展高斯原始体的参数化，为每个点引入两个纹理：RGB纹理用于颜色，alpha纹理用于透明度。
     3. 在射线与平面相交的地方找到交点，从纹理中采样颜色和透明度，而不是计算高斯不透明度。
     4. 仅使用光度损失来训练3D场景表示，提高网格表面重建的质量。
     5. 通过引入视图依赖的颜色和透明度纹理，进一步提高渲染质量。
     6. 使用正则化方法避免纹理过拟合，并获取更稀疏的结构以减少存储成本。
     7. 利用显式射线-飞溅交集算法进行高效渲染。

   • (5) 实验验证：本文在真实数据集上测试了BBSplat的性能，实验结果表明，与现有方法相比，BBSplat在PSNR、SSIM和LPIPS指标上有所改进，特别是在使用较少基本形体时，推理速度提高了两倍。

2. Conclusion:

   • (1)这篇工作的意义在于提出一种新型的3D场景表示方法，名为BillBoard Splatting（BBSplat），该方法在虚拟现实、计算机游戏和电影制作等领域具有广泛的应用前景。它通过引入可学习的纹理化基本形体，提高了场景表示的效率和渲染质量，为相关领域的研发提供了新的思路和技术支持。

   • (2)创新点：该文章的创新性主要体现在提出一种基于纹理化几何基本形体的3D场景表示新方法，通过引入可学习的RGB纹理和alpha-map，实现了高效且高质量的场景表示。同时，文章还引入了一项新的正则化术语，鼓励纹理具有更稀疏的结构，从而实现有效的压缩和减少模型存储空间。

     性能：该文章在真实数据集上测试了BBSplat的性能，实验结果表明，与现有方法相比，BBSplat在PSNR、SSIM和LPIPS指标上有所改进，特别是在使用较少基本形体时，推理速度提高了两倍。

     工作量：该文章进行了大量的实验验证，使用了多种真实数据集，并且进行了详细的性能评估。同时，文章还介绍了方法的实现细节和步骤，展示了作者们对于该方法的深入研究和探索。但是，该文章也存在一定的局限性，例如存储空间和训练时间等方面还有待进一步优化。

以上内容仅供参考，您可以根据实际需要进行调整或优化。

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Biomass phenotyping of oilseed rape through UAV multi-view oblique imaging with 3DGS and SAM model

Authors:Yutao Shen, Hongyu Zhou, Xin Yang, Xuqi Lu, Ziyue Guo, Lixi Jiang, Yong He, Haiyan Cen

Biomass estimation of oilseed rape is crucial for optimizing crop productivity and breeding strategies. While UAV-based imaging has advanced high-throughput phenotyping, current methods often rely on orthophoto images, which struggle with overlapping leaves and incomplete structural information in complex field environments. This study integrates 3D Gaussian Splatting (3DGS) with the Segment Anything Model (SAM) for precise 3D reconstruction and biomass estimation of oilseed rape. UAV multi-view oblique images from 36 angles were used to perform 3D reconstruction, with the SAM module enhancing point cloud segmentation. The segmented point clouds were then converted into point cloud volumes, which were fitted to ground-measured biomass using linear regression. The results showed that 3DGS (7k and 30k iterations) provided high accuracy, with peak signal-to-noise ratios (PSNR) of 27.43 and 29.53 and training times of 7 and 49 minutes, respectively. This performance exceeded that of structure from motion (SfM) and mipmap Neural Radiance Fields (Mip-NeRF), demonstrating superior efficiency. The SAM module achieved high segmentation accuracy, with a mean intersection over union (mIoU) of 0.961 and an F1-score of 0.980. Additionally, a comparison of biomass extraction models found the point cloud volume model to be the most accurate, with an determination coefficient (R2) of 0.976, root mean square error (RMSE) of 2.92 g/plant, and mean absolute percentage error (MAPE) of 6.81%, outperforming both the plot crop volume and individual crop volume models. This study highlights the potential of combining 3DGS with multi-view UAV imaging for improved biomass phenotyping.

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Summary
利用3DGS和SAM模型实现油菜精准三维重建与生物量估算，提高油菜育种策略优化。

Key Takeaways

1. 3DGS与SAM结合优化油菜生物量估算。
2. 3DGS在多视角UAV图像上实现高精度三维重建。
3. SAM模块提高点云分割准确率。
4. 3DGS迭代效率高，性能优于SfM和Mip-NeRF。
5. SAM模块分割精度高，mIoU和F1-score均超过0.96。
6. 点云体积模型在生物量估算上最准确，R2、RMSE和MAPE表现优异。
7. 研究突显3DGS与多视角UAV成像结合在生物量表型分析中的潜力。

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1. Title: 基于无人机多视角倾斜摄影与3DGS和SAM模型的油菜生物质表型研究

2. Authors: Yutao Shen, Hongyu Zhou, Xin Yang, Xuqi Lu, Ziyue Guo, Lixi Jiang, Yong He, Haiyan Cen*

3. Affiliation:

   • 浙江大学生物系统与食品科学学院
   • 农业部光谱感知重点实验室
   • 浙江大学生物技术学院

4. Keywords: 3DGS; 作物表面模型; 生物质; 深度学习; 无人机

5. Urls: 由于没有提供论文的GitHub代码链接，故填 None。

6. Summary:

   • (1)研究背景：随着农业科技的发展，对作物表型分析的要求越来越高。尤其是油菜的生物质表型分析，对于优化产量和育种策略具有重要意义。传统的生物质估测方法往往受到复杂环境影响，如叶片重叠、结构信息不完整等。因此，研究基于无人机多视角倾斜摄影的精准生物质表型分析显得尤为重要。
   • (2)过去的方法与问题：过去的研究主要依赖于正射影像进行作物表型分析，但在复杂环境中，这种方法常常受到叶片重叠和不完整结构信息的影响，导致预测精度下降。因此，需要一种新的方法来提高生物质估计的准确性。
   • (3)研究方法：本研究整合了3D Gaussian Splatting（3DGS）和Segment Anything Model（SAM）进行精准的三维重建和油菜生物质估计。通过无人机多视角倾斜摄影获取图像，利用SAM模块增强点云分割，然后转换为点云体积进行生物质估计。同时对比了不同的生物质提取模型，以评估其准确性。
   • (4)任务与性能：本研究在油菜上进行了实验，并与其他方法进行了比较。结果显示，本研究提出的方法在生物质估计上具有较高的准确性，支持其达到研究目标。具体来说，与结构从运动（SfM）和mipmap Neural Radiance Fields（Mip-NeRF）相比，3DGS和SAM的结合显示出更高的效率和准确性。此外，点云体积模型在生物质提取中表现出最佳性能，验证了该方法的潜力。

7. Conclusion:

   • (1)意义：该研究工作对于优化油菜产量和育种策略具有重要意义。它提供了一种基于无人机多视角倾斜摄影的精准生物质表型分析方法，有助于提高作物表型分析的准确性和效率。

   • (2)创新点、性能、工作量评价：

     • 创新点：该研究整合了3D Gaussian Splatting（3DGS）和Segment Anything Model（SAM）进行精准的三维重建和油菜生物质估计，这是一个新的尝试和方法创新。
     • 性能：与结构从运动（SfM）和mipmap Neural Radiance Fields（Mip-NeRF）相比，3DGS和SAM的结合在生物质估计上显示出较高的准确性和效率。点云体积模型在生物质提取中的性能最佳，验证了该方法的潜力。
     • 工作量：该文章进行了详尽的实验和对比分析，工作量较大，但文中未明确提及具体的工作量数据。

总结来说，该文章提出了一种基于无人机多视角倾斜摄影与3DGS和SAM模型的油菜生物质表型研究方法，具有较高的创新性和良好的性能表现。

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DG-SLAM: Robust Dynamic Gaussian Splatting SLAM with Hybrid Pose Optimization

Authors:Yueming Xu, Haochen Jiang, Zhongyang Xiao, Jianfeng Feng, Li Zhang

Achieving robust and precise pose estimation in dynamic scenes is a significant research challenge in Visual Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). Recent advancements integrating Gaussian Splatting into SLAM systems have proven effective in creating high-quality renderings using explicit 3D Gaussian models, significantly improving environmental reconstruction fidelity. However, these approaches depend on a static environment assumption and face challenges in dynamic environments due to inconsistent observations of geometry and photometry. To address this problem, we propose DG-SLAM, the first robust dynamic visual SLAM system grounded in 3D Gaussians, which provides precise camera pose estimation alongside high-fidelity reconstructions. Specifically, we propose effective strategies, including motion mask generation, adaptive Gaussian point management, and a hybrid camera tracking algorithm to improve the accuracy and robustness of pose estimation. Extensive experiments demonstrate that DG-SLAM delivers state-of-the-art performance in camera pose estimation, map reconstruction, and novel-view synthesis in dynamic scenes, outperforming existing methods meanwhile preserving real-time rendering ability.

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Summary
动态场景下基于3D高斯模型实现鲁棒的视觉SLAM。

Key Takeaways

1. 面向动态场景的视觉SLAM在位姿估计方面存在挑战。
2. 高斯散点技术能提高环境重建的精确度。
3. 现有方法依赖静态环境假设，动态环境下性能下降。
4. 提出3D高斯模型的动态视觉SLAM系统DG-SLAM。
5. 运动掩码生成、自适应高斯点管理和混合相机跟踪算法提高位姿估计准确性。
6. DG-SLAM在动态场景中实现实时渲染和先进性能。
7. 在位姿估计、地图重建和新型视图合成方面优于现有方法。

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1. Title: DG-SLAM：动态高斯混合SLAM的稳健性研究

2. Authors: 徐月明1∗, 姜浩宸1∗, 肖忠阳2, 冯建峰1, 张力弓卫明操首弛保护自然资源技术中心远程科学研究院自偏光子工作站建机总队主控团队责任人工神复全组组长
   注：这里只是根据您给出的信息列出了作者名字，实际情况可能并非如此，真实作者名单请以论文为准。

3. Affiliation:
   第一作者及贡献者徐月明和姜浩宸等来自复旦大学。
   第二作者肖忠阳来自NIO自动驾驶部门。
   其余作者具体隶属单位并未给出。请根据真实的论文信息填写作者所属单位。

4. Keywords: Visual Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), Dynamic Gaussian Splatting, Pose Estimation, Map Reconstruction, Novel-view Synthesis

5. Urls: 论文链接：论文链接；GitHub代码链接：GitHub上并未找到相关代码库，请按照实际论文提供的链接填写或留空。

6. Summary:

   • (1)研究背景：在动态场景中实现精确且稳健的姿态估计是视觉同时定位与地图构建（SLAM）领域的一个重大挑战。随着高斯贴图（Gaussian Splatting）融入SLAM系统的研究逐渐兴起，其利用明确的3D高斯模型创建高质量渲染显著提高了环境重建的保真度。然而，现有方法主要依赖于静态环境假设，面对动态环境时面临诸多挑战。本研究旨在解决这一问题。

   • (2)过去的方法及其问题：现有的基于高斯贴图的SLAM方法虽然可以创建高质量的渲染，但它们大多依赖于静态环境的假设，因此在动态场景中面临几何和光度观测不一致的问题，导致姿态估计不准确和地图重建质量下降。因此，开发一种适用于动态场景的稳健性更高的视觉SLAM系统成为必要。

   • (3)研究方法：针对上述问题，本文提出了DG-SLAM，即首个基于3D高斯模型的稳健动态视觉SLAM系统，该系统旨在提供精确的相机姿态估计和高保真度的重建。为提高姿态估计的精度和稳健性，研究团队提出了包括运动掩码生成、自适应高斯点管理和混合相机跟踪算法等有效策略。

   • (4)任务与性能：大量实验表明，DG-SLAM在相机姿态估计、地图重建和新视角合成等任务中实现了卓越性能，尤其是在动态场景中表现出极强的竞争力。与现有方法相比，DG-SLAM不仅实现了最先进的性能，还保持了实时渲染能力。其实验结果支持了其有效性。

7. 方法论概述：

本篇文章提出的方法论是基于动态高斯混合模型的稳健动态视觉SLAM系统，名为DG-SLAM。该方法主要解决在动态场景中的相机姿态估计和环境重建问题。其主要步骤包括：

- (1)场景3D高斯地图表示：采用3D高斯球体表示场景，既具有几何属性又具有外观属性，实现实时渲染和高保真度重建。

- (2)运动掩码生成：针对每个输入的关键帧，在其滑动窗口内选择相关联的关键帧集。通过深度warp操作生成运动掩码，结合语义掩码得到最终的运动掩码。该方法能有效补偿语义先验中动态物体的遗漏，并减少深度warp过程中边缘区域识别的误差。

- (3)粗到细的相机跟踪：首先利用视觉里程计（VO）组件进行粗略的姿态估计，然后进行密集的束调整优化关键帧的对应姿态和深度。为了克服动态物体对束调整的影响，通过运动掩码抑制与动态物体相关的加权协方差矩阵。最后，利用高斯贴图进行精细的相机姿态估计，生成可靠的掩码用于进一步优化姿态估计的损失函数。

本方法旨在提供精确的相机姿态估计和高保真度的环境重建，通过实验验证，在相机姿态估计、地图重建和新视角合成等任务中表现出卓越性能。

1. Conclusion:

• (1)这项工作的重要性在于它解决了动态场景中视觉SLAM系统的姿态估计和环境重建问题，提高了视觉SLAM系统的稳健性和准确性。这对于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域具有重要的应用价值。

• (2)创新点：本文提出的DG-SLAM系统是一个基于动态高斯混合模型的稳健动态视觉SLAM系统，具有创新性的方法和策略，如运动掩码生成、自适应高斯点管理和混合相机跟踪算法等。性能：实验结果表明，DG-SLAM在相机姿态估计、地图重建和新视角合成等任务中实现了卓越性能，特别是在动态场景中表现出极强的竞争力。工作量：文章详细介绍了方法论的各个步骤和实验验证过程，但关于大规模场景跟踪和重建的局限性以及动态场景中移动对象感知的问题尚未解决，需要进一步的探索和研究。

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MBA-SLAM: Motion Blur Aware Dense Visual SLAM with Radiance Fields Representation

Authors:Peng Wang, Lingzhe Zhao, Yin Zhang, Shiyu Zhao, Peidong Liu

Emerging 3D scene representations, such as Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS), have demonstrated their effectiveness in Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) for photo-realistic rendering, particularly when using high-quality video sequences as input. However, existing methods struggle with motion-blurred frames, which are common in real-world scenarios like low-light or long-exposure conditions. This often results in a significant reduction in both camera localization accuracy and map reconstruction quality. To address this challenge, we propose a dense visual SLAM pipeline (i.e. MBA-SLAM) to handle severe motion-blurred inputs. Our approach integrates an efficient motion blur-aware tracker with either neural radiance fields or Gaussian Splatting based mapper. By accurately modeling the physical image formation process of motion-blurred images, our method simultaneously learns 3D scene representation and estimates the cameras’ local trajectory during exposure time, enabling proactive compensation for motion blur caused by camera movement. In our experiments, we demonstrate that MBA-SLAM surpasses previous state-of-the-art methods in both camera localization and map reconstruction, showcasing superior performance across a range of datasets, including synthetic and real datasets featuring sharp images as well as those affected by motion blur, highlighting the versatility and robustness of our approach. Code is available at https://github.com/WU-CVGL/MBA-SLAM.

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Summary
提出MBA-SLAM，融合运动模糊感知跟踪器，提高SLAM在运动模糊图像中的定位和重建性能。

Key Takeaways

1. NeRF和3DGS在SLAM中用于真实渲染。
2. 现有方法在处理运动模糊帧时性能不佳。
3. MBA-SLAM通过运动模糊感知跟踪器提高定位和重建质量。
4. 方法模拟运动模糊图像的物理成像过程。
5. 同时学习3D场景表示和相机轨迹。
6. MBA-SLAM在多种数据集上优于现有方法。
7. 研究代码公开于GitHub。

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1. Title: MBA-SLAM：运动模糊感知的密集视觉SLAM方法

2. Authors: 王鹏, 赵凌哲, 张寅, 赵世宇, 刘培东

3. Affiliation: 王鹏，浙江大学计算机科学与技术学院及西湖大学工学院；其他作者均为西湖大学工学院。

4. Keywords: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), Neural Radiance Fields (NeRF), 3D Gaussian Splatting, Dense Visual SLAM, Motion Blur Aware

5. Urls: https://github.com/WU-CVGL/MBA-SLAM （Github代码链接）

6. Summary:

   • (1)研究背景：随着计算机视觉和机器人技术的不断发展，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）问题成为3D视觉领域的一个重要问题。本文关注于处理运动模糊图像下的密集视觉SLAM方法。

   • (2)过去的方法及其问题：现有的基于学习的方法大多依赖于高质量、清晰的RGB-D输入，对于运动模糊图像的处理效果不佳。运动模糊图像会导致相机定位和地图构建性能的下降。

   • (3)研究方法：本文提出了MBA-SLAM方法，一个处理运动模糊输入的有效密集视觉SLAM管道。该方法将物理运动模糊成像过程集成到跟踪和映射阶段。通过连续运动模型表征相机在曝光时间内的运动轨迹，并利用渲染图像与捕获的模糊图像之间的光度一致性来优化相机轨迹。在映射阶段，通过最小化光度一致性损失来联合优化一系列稀疏选定帧（关键帧）的轨迹和3D场景表示。

   • (4)任务与性能：本文方法在多个数据集上进行了实验，包括合成数据集和真实数据集，具有锐利图像和运动模糊图像的数据集。相比以往的方法，MBA-SLAM在相机定位准确性和地图重建质量方面均表现出优越性，展示了其方法的通用性和稳健性。性能结果表明MBA-SLAM能够支持其目标，即处理运动模糊图像并实现准确的相机定位和高质量的地图重建。

7. 方法论：

(1) 研究背景分析：随着计算机视觉和机器人技术的不断进步，即时定位与地图构建（SLAM）成为3D视觉领域的重要问题。特别是在处理运动模糊图像的情况下，密集视觉SLAM方法显得尤为重要。

(2) 现有方法的问题：现有的基于学习的方法大多依赖于高质量、清晰的RGB-D输入。当面对运动模糊图像时，这些方法的效果会大打折扣，运动模糊图像会导致相机定位和地图构建性能的下降。

(3) 方法论创新点：针对上述问题，文章提出了MBA-SLAM方法，这是一种能有效处理运动模糊输入的密集视觉SLAM管道。该方法的核心创新点包括：

① 集成物理运动模糊成像过程到跟踪和映射阶段：通过连续运动模型表征相机在曝光时间内的运动轨迹。

② 利用渲染图像与捕获的模糊图像之间的光度一致性来优化相机轨迹：在映射阶段，通过最小化光度一致性损失来联合优化一系列稀疏选定帧（关键帧）的轨迹和3D场景表示。

③ 广泛的实验验证：文章在多个数据集上进行了实验，包括合成数据集和真实数据集，含有锐利图像和运动模糊图像的数据集。实验结果证明了MBA-SLAM在相机定位准确性和地图重建质量方面的优越性。

总体来说，MBA-SLAM方法通过集成物理运动模糊成像过程到SLAM管道中，实现了对运动模糊图像的有效处理，提高了相机定位和地图重建的准确性和稳健性。

1. Conclusion:

   • (1) 此研究的重要性在于针对运动模糊图像下的密集视觉SLAM方法进行了深入研究，提出了MBA-SLAM方法，提高了相机定位和地图重建的准确性和稳健性。这对于计算机视觉和机器人技术的实际应用具有重要意义。

   • (2) 创新点：该文章的创新点在于集成了物理运动模糊成像过程到跟踪和映射阶段，通过连续运动模型表征相机在曝光时间内的运动轨迹，并利用渲染图像与捕获的模糊图像之间的光度一致性来优化相机轨迹。此外，文章还通过广泛的实验验证，证明了MBA-SLAM在相机定位准确性和地图重建质量方面的优越性。

   • 性能：MBA-SLAM在多个数据集上的实验结果表明，相比以往的方法，MBA-SLAM在相机定位准确性和地图重建质量方面均表现出优越性，展示了其方法的通用性和稳健性。

   • 工作量：该文章实现了隐式的Radiance Fields版本和显式的Gaussian Splatting版本，展示了作者们在实现两个版本中的工作量和工作深度。此外，文章还提出了一种基于真实世界运动模糊的SLAM数据集，这对社区是有用的。

综上，该文章提出的MBA-SLAM方法具有重要的实际应用价值，通过集成物理运动模糊成像过程到SLAM管道中，实现了对运动模糊图像的有效处理。在创新点、性能和工作量方面均表现出色。

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Projecting Gaussian Ellipsoids While Avoiding Affine Projection Approximation

Authors:Han Qi, Tao Cai, Xiyue Han

Recently, 3D Gaussian Splatting has dominated novel-view synthesis with its real-time rendering speed and state-of-the-art rendering quality. However, during the rendering process, the use of the Jacobian of the affine approximation of the projection transformation leads to inevitable errors, resulting in blurriness, artifacts and a lack of scene consistency in the final rendered images. To address this issue, we introduce an ellipsoid-based projection method to calculate the projection of Gaussian ellipsoid on the image plane, witch is the primitive of 3D Gaussian Splatting. As our proposed ellipsoid-based projection method cannot handle Gaussian ellipsoids with camera origins inside them or parts lying below $z=0$ plane in the camera space, we designed a pre-filtering strategy. Experiments over multiple widely adopted benchmark datasets show that using our ellipsoid-based projection method can enhance the rendering quality of 3D Gaussian Splatting and its extensions.

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Summary
3D高斯斯普拉特在新型视图合成中表现卓越，但通过椭圆投影法解决渲染误差问题，提升渲染质量。

Key Takeaways

1. 3D高斯斯普拉特在新型视图合成中表现优异。
2. 传统方法存在投影误差，导致图像模糊和失真。
3. 引入椭圆投影法计算高斯椭球体投影。
4. 针对特定情况设计预过滤策略。
5. 椭圆投影法提升3D高斯斯普拉特渲染质量。
6. 方法在多个基准数据集上验证有效。
7. 椭圆投影法适用于3D高斯斯普拉特及其扩展。

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1. Title: 高斯投影避免仿射投影近似的方法研究

2. Authors: 韩启、蔡涛、韩喜越

3. Affiliation: 第一作者韩启是北京理工大学。

4. Keywords: 新型视图合成、高斯投影、仿射投影近似、渲染质量提升、实时渲染技术。

5. Urls: 文章链接或GitHub代码链接（如果可用）。如果不可用，请填写“GitHub: 无”。

6. Summary:

   • (1) 研究背景：随着计算机视觉和计算机图形学的快速发展，新型视图合成（NVS）技术变得尤为重要。其中，高斯投影方法在实时渲染和高质量渲染结果方面表现出显著的优势，但存在由于使用仿射投影近似而产生的误差问题。本文旨在解决这一问题。

   • (2) 过去的方法及问题：过去的方法如NeRF及其扩展版本虽然能渲染高质量图像，但训练时间长，渲染速度远未达到实时标准。而最近兴起的3D高斯投影（3DGS）方法虽然具有实时渲染速度和高质量渲染结果，但在投影过程中使用仿射投影近似会导致模糊、伪影和场景不一致等问题。

   • (3) 研究方法：针对上述问题，本文提出了一种基于椭圆体的投影方法。该方法能够计算高斯椭圆体在图像平面上的投影，并应用于任何基于3DGS的工作以提升渲染质量。为了处理相机内部位于高斯椭圆体内或某些部分位于z=0平面以下的情况，设计了一种预过滤策略。

   • (4) 任务与性能：本文的方法在多个广泛采用的基准数据集上进行实验，证明使用基于椭圆体的投影方法可以提升3DGS及其扩展版本的渲染质量。实验结果表明，该方法在保持实时渲染速度的同时，显著提高了渲染质量。性能结果支持了该方法的有效性。

7. 方法论概述：

   • (1) 研究背景分析：针对计算机视觉和计算机图形学中的新型视图合成（NVS）技术，尤其是实时渲染和高质量渲染结果的需求，本文旨在解决因使用仿射投影近似而产生的误差问题。

   • (2) 分析过去的方法及问题：过去的方法如NeRF及其扩展版本虽然能渲染高质量图像，但训练时间长，渲染速度远未达到实时标准。而最近兴起的3D高斯投影（3DGS）方法虽然具有实时渲染速度和高质量渲染结果，但在投影过程中使用仿射投影近似会导致模糊、伪影和场景不一致等问题。

   • (3) 提出研究方法：针对上述问题，本文提出了一种基于椭圆体的投影方法。该方法能够计算高斯椭圆体在图像平面上的投影，并应用于任何基于3DGS的工作以提升渲染质量。为了处理相机内部位于高斯椭圆体内或某些部分位于z=0平面以下的情况，设计了一种预过滤策略。

   • (4) 实验设计与性能评估：本文的方法在多个广泛采用的基准数据集上进行实验，包括Mip-NeRF360、Tanks&Temples和Deep Blending数据集。实验结果表明，该方法在保持实时渲染速度的同时，显著提高了渲染质量，验证了方法的有效性。

   • (5) 数据分析与对比：通过与其他先进方法的对比实验，本文方法表现出优异的性能。此外，还将基于椭圆体的投影方法应用于Mip-Splatting，并与其原始方法进行比较。

   • (6) 方法局限性分析与未来改进方向探讨：对本文方法的局限性进行分析，并探讨未来改进的方向，为相关研究提供参考。

8. Conclusion:

• (1) 工作意义：该研究针对计算机视觉和计算机图形学中的新型视图合成技术，特别是实时渲染和高质量渲染结果的需求，提出了一种避免仿射投影近似误差的高斯投影方法。该研究对于提升计算机图形学领域的实时渲染技术和渲染质量具有重要的理论和实践意义。
• (2) 创新点：文章提出了一种基于椭圆体的投影方法，能够计算高斯椭圆体在图像平面上的投影，并应用于任何基于3DGS的工作以提升渲染质量。这一创新方法有效解决了3DGS方法在投影过程中使用仿射投影近似导致的模糊、伪影和场景不一致等问题。
• 性能：通过在多个广泛采用的基准数据集上进行实验，包括Mip-NeRF360、Tanks&Temples和Deep Blending数据集，证明该方法在保持实时渲染速度的同时，显著提高了渲染质量。实验结果表明了该方法的有效性。
• 工作量：文章中不仅提出了基于椭圆体的投影方法，还详细阐述了方法的设计、实现、实验和性能评估过程。然而，文章中没有详细阐述计算复杂度和所需的数据集规模，无法准确判断其工作量大小。

总体而言，该文章在解决实时渲染和高质量渲染结果的需求方面表现出显著的进展，特别是在避免仿射投影近似误差方面取得了重要的创新。然而，文章在工作量方面的描述不够详细，需要进一步补充和完善。

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GaussianCut: Interactive segmentation via graph cut for 3D Gaussian Splatting

Authors:Umangi Jain, Ashkan Mirzaei, Igor Gilitschenski

We introduce GaussianCut, a new method for interactive multiview segmentation of scenes represented as 3D Gaussians. Our approach allows for selecting the objects to be segmented by interacting with a single view. It accepts intuitive user input, such as point clicks, coarse scribbles, or text. Using 3D Gaussian Splatting (3DGS) as the underlying scene representation simplifies the extraction of objects of interest which are considered to be a subset of the scene’s Gaussians. Our key idea is to represent the scene as a graph and use the graph-cut algorithm to minimize an energy function to effectively partition the Gaussians into foreground and background. To achieve this, we construct a graph based on scene Gaussians and devise a segmentation-aligned energy function on the graph to combine user inputs with scene properties. To obtain an initial coarse segmentation, we leverage 2D image/video segmentation models and further refine these coarse estimates using our graph construction. Our empirical evaluations show the adaptability of GaussianCut across a diverse set of scenes. GaussianCut achieves competitive performance with state-of-the-art approaches for 3D segmentation without requiring any additional segmentation-aware training.

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Summary
引入GaussianCut，通过交互式多视图分割3D高斯场景，简化对象提取。

Key Takeaways

• GaussianCut实现交互式多视图场景分割
• 支持点点击、涂鸦或文本等用户输入
• 基于3DGS的图表示简化对象分割
• 利用图割算法优化前景背景分割
• 融合用户输入与场景属性
• 初始分割后利用图构造进一步优化
• 性能优于现有方法，无需额外训练

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1. 标题：高斯切割：基于图割的3D高斯映射交互式分割方法

2. 作者：Umangi Jain, Ashkan Mirzaei, Igor Gilitschenski（以英文形式列出）

3. 所属机构：多伦多大学（中文翻译）

4. 关键词：高斯切割、交互式分割、三维高斯映射、图割算法、场景表示（以英文形式列出）

5. Urls：论文链接（待补充）；GitHub代码链接（如有可用，填写GitHub链接；如无，填写“None”）

6. 总结：

• (1)研究背景：随着三维场景表示技术的发展，对三维场景的交互式分割方法的需求也日益增长。本文介绍了一种基于三维高斯映射的交互式分割方法，以解决三维场景中目标物体的选择和提取问题。
• (2)过去的方法及其问题：目前存在多种三维场景分割方法，但在处理用户交互和场景特性结合方面存在挑战。尤其是在接受用户输入并准确分割目标物体方面，现有方法的效果并不理想。
• (3)研究方法：本文提出的高斯切割方法，首先利用三维高斯映射（3DGS）表示场景，然后构建基于场景高斯的基础图。通过图割算法最小化能量函数，有效地将高斯分为前景和背景。该方法接受点击、粗略涂鸦或文本等直观用户输入，结合场景属性设计分割对齐的能量函数。此外，还利用二维图像/视频分割模型获得初始粗略分割，并进一步完善这些粗略估计。
• (4)任务与性能：本文的方法在多种场景下的三维分割任务中表现出竞争力，实现了与最新方法相当的性能，且无需额外的分割感知训练。实证评估证明了高斯切割方法的适应性。其性能支持了方法的目标，即在接受用户交互输入的情况下，实现有效的三维场景分割。

请注意，由于缺少具体的论文内容和实验数据，以上总结是基于论文的抽象和引言部分的概括，具体的性能评估和细节需要参考完整的论文。

1. 方法：

• (1)研究背景及现状概述：随着三维场景表示技术的发展，三维场景的交互式分割方法需求增长。当前存在多种方法，但在结合用户交互和场景特性方面存在挑战。特别是在接受用户输入并准确分割目标物体方面，现有方法效果不理想。
• (2)方法提出：本研究提出了一种基于三维高斯映射的交互式分割方法，即高斯切割方法。首先，利用三维高斯映射（3DGS）表示场景，构建基于场景高斯的基础图。接着，通过图割算法最小化能量函数，有效将高斯分为前景和背景。
• (3)用户交互与场景属性结合：该方法接受点击、粗略涂鸦或文本等直观用户输入，并结合场景属性设计分割对齐的能量函数。这样的设计旨在提高分割的准确性和用户交互的便捷性。
• (4)初始分割与细化：除了基于图割的分割方法，还利用二维图像/视频分割模型获得初始粗略分割，并进一步完善这些粗略估计，以提高分割的精度和效率。
• (5)性能评估：通过实证评估，该方法在多种场景下的三维分割任务中表现出竞争力，实现了与最新方法相当的性能，且无需额外的分割感知训练。

注意：以上内容基于论文的摘要和引言部分进行概括，具体的方法细节、实验数据和性能评估需要参考完整的论文。

1. Conclusion:

   • (1) 研究意义：该研究提出了一种基于三维高斯映射的交互式分割方法，即高斯切割方法，这对于三维场景的精确分割和物体提取具有重要意义。它满足了日益增长的对三维场景交互式分割方法的需求，有助于推动三维场景表示技术和交互式应用的发展。
   • (2) 创新性、性能和工作量评价：
     • 创新性：该研究利用三维高斯映射（3DGS）表示场景，并结合图割算法进行三维分割，这是一种新的尝试，具有较高的创新性。
     • 性能：通过实证评估，该方法在多种场景下的三维分割任务中表现出竞争力，实现了与最新方法相当的性能。这表明该方法具有较好的实用性和可靠性。
     • 工作量：文章对方法的实现进行了详细的描述，并进行了实验验证。但是，由于缺少具体的实验数据和代码，无法准确评估作者的工作量。

希望以上总结和评价能满足您的要求。

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HiCoM: Hierarchical Coherent Motion for Streamable Dynamic Scene with 3D Gaussian Splatting

Authors:Qiankun Gao, Jiarui Meng, Chengxiang Wen, Jie Chen, Jian Zhang

The online reconstruction of dynamic scenes from multi-view streaming videos faces significant challenges in training, rendering and storage efficiency. Harnessing superior learning speed and real-time rendering capabilities, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently demonstrated considerable potential in this field. However, 3DGS can be inefficient in terms of storage and prone to overfitting by excessively growing Gaussians, particularly with limited views. This paper proposes an efficient framework, dubbed HiCoM, with three key components. First, we construct a compact and robust initial 3DGS representation using a perturbation smoothing strategy. Next, we introduce a Hierarchical Coherent Motion mechanism that leverages the inherent non-uniform distribution and local consistency of 3D Gaussians to swiftly and accurately learn motions across frames. Finally, we continually refine the 3DGS with additional Gaussians, which are later merged into the initial 3DGS to maintain consistency with the evolving scene. To preserve a compact representation, an equivalent number of low-opacity Gaussians that minimally impact the representation are removed before processing subsequent frames. Extensive experiments conducted on two widely used datasets show that our framework improves learning efficiency of the state-of-the-art methods by about $20\%$ and reduces the data storage by $85\%$, achieving competitive free-viewpoint video synthesis quality but with higher robustness and stability. Moreover, by parallel learning multiple frames simultaneously, our HiCoM decreases the average training wall time to $<2$ seconds per frame with negligible performance degradation, substantially boosting real-world applicability and responsiveness.

PDF Accepted to NeurIPS 2024; Code is avaliable at https://github.com/gqk/HiCoM

Summary
提出HiCoM框架，提升3DGS动态场景重建效率与鲁棒性。

Key Takeaways

1. 3DGS在动态场景重建中面临效率挑战。
2. HiCoM框架包含三个核心组件。
3. 使用扰动平滑策略构建紧凑鲁棒的初始3DGS表示。
4. 引入层次化连贯运动机制，学习帧间运动。
5. 持续优化3DGS，合并新高斯保持一致性。
6. 移除低透明白高斯，保持紧凑表示。
7. 实验证明HiCoM在效率和存储上优于现有方法。

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1. Title: 基于分层一致运动的动态场景流重建研究（HiCoM: Hierarchical Coherent Motion for Streamable）

2. Authors: Gao Qiankun, Meng Jiarui, Wen Chengxiang, Chen Jie, Zhang Jian （注：部分作者姓名可能有拼写错误，请按照论文原文核对）

3. Affiliation: 北京大学电子与计算机工程学院等（注：具体学院名称可能需要根据实际情况进一步核实）

4. Keywords: 在线动态场景重建，多层一致运动模型，实时渲染，神经网络模型，场景学习优化等

5. Urls: 代码链接：https://github.com/gqk/HiCoM （根据论文中的信息填写）论文链接：待补充（根据论文出版后的链接填写）

6. Summary:

   • (1) 研究背景：本文的研究背景是关于在线动态场景的实时重建。由于流媒体视频的普及和虚拟现实技术的发展，如何从多视角的流媒体视频中快速、准确地重建动态场景成为了一个重要的研究课题。在此背景下，研究者们不断探索高效的方法来处理训练、渲染和存储效率的问题。

   • (2) 过去的方法及其问题：现有的方法在处理动态场景的重建时，面临着训练时间长、渲染速度慢、存储需求大等问题。尤其是在有限的视角信息下，一些方法可能会出现过度拟合的情况，导致场景重建的质量下降。为了解决这些问题，本文提出了一种新的方法。

   • (3) 研究方法：本文提出了一种名为HiCoM的框架，该框架包含三个关键组件。首先，利用扰动平滑策略构建了一个紧凑且稳健的初始三维高斯分裂（3DGS）表示。其次，引入了一种分层一致运动机制，利用三维高斯分布的非均匀分布和局部一致性来快速准确地学习跨帧的运动。最后，通过不断细化3DGS并合并到初始模型中，以保持与不断变化的场景的连贯性。同时，为了保持模型的紧凑性，在处理后续帧之前会移除等效的低透明度高斯分布。

   • (4) 任务与性能：本文的实验在广泛使用的数据集上进行，结果显示HiCoM框架提高了现有方法的训练效率约20%，并减少了数据存储需求达85%，同时保证了有竞争力的自由视角视频合成质量。此外，通过并行学习多个帧，HiCoM将平均训练时间降至每帧小于2秒，几乎不影响性能的情况下大大提高了实际应用中的响应速度和适用性。总的来说，本文提出的HiCoM框架在动态场景的实时重建方面取得了显著的成果。

7. 方法论：

这篇文章主要介绍了基于分层一致运动的动态场景流重建的方法。其方法论如下：

• (1) 研究背景：在线动态场景的实时重建，尤其是流媒体视频的普及和虚拟现实技术的发展，对场景重建方法提出了更高的要求。

• (2) 过去的方法及其问题：现有的动态场景重建方法存在训练时间长、渲染速度慢、存储需求大等问题，尤其是在有限的视角信息下，可能会出现过度拟合的情况。

• (3) 研究方法：提出了一种名为HiCoM的框架，该框架包括三个关键组件：首先，利用扰动平滑策略构建了一个紧凑且稳健的初始三维高斯分裂（3DGS）表示；其次，引入了一种分层一致运动机制，利用三维高斯分布的非均匀分布和局部一致性，快速准确地学习跨帧的运动；最后，通过不断细化3DGS并合并到初始模型中，保持与不断变化的场景的连贯性。同时，为了保持模型的紧凑性，在处理后续帧之前会移除等效的低透明度高斯分布。

• (4) 实验过程：在广泛使用的数据集上进行实验，结果显示HiCoM框架提高了现有方法的训练效率，并减少了数据存储需求，同时保证了视频合成的质量。此外，通过并行学习多个帧，HiCoM提高了实际应用中的响应速度。

• (5) 结果分析：提出的HiCoM框架在动态场景的实时重建方面取得了显著的成果，有效地解决了现有方法存在的问题。

以上就是这篇文章的方法论介绍。

1. Conclusion:

• (1) 工作意义：该研究对于在线动态场景的实时重建具有重要意义，特别是针对流媒体视频的重建，有助于提高场景重建的质量和效率，为虚拟现实等应用提供了更好的技术支撑。
• (2) 创新性、性能和工作量：
  • 创新性：文章提出了一种基于分层一致运动（HiCoM）的动态场景流重建框架，该框架通过引入分层一致运动机制和扰动平滑策略，有效解决了现有方法存在的训练时间长、渲染速度慢、存储需求大等问题。
  • 性能：实验结果表明，HiCoM框架提高了现有方法的训练效率约20%，减少了数据存储需求达85%，同时保证了有竞争力的自由视角视频合成质量。此外，通过并行学习多个帧，HiCoM将平均训练时间降至每帧小于2秒，提高了实际应用中的响应速度。
  • 工作量：文章对动态场景重建问题进行了深入的研究，提出了有效的解决方案，并进行了广泛的实验验证。然而，文章可能存在对某些细节描述不够详细的情况，例如对初始3DGS表示的作用没有进行充分探讨。未来工作可以进一步探索集成先进的3D高斯分裂技术以增强初始帧学习，以进一步提高训练效率和降低存储和传输开销。此外，对于长时间重建过程中可能出现的误差积累问题，也需要进行进一步的研究和解决。

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GUS-IR: Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering

Authors:Zhihao Liang, Hongdong Li, Kui Jia, Kailing Guo, Qi Zhang

Recovering the intrinsic physical attributes of a scene from images, generally termed as the inverse rendering problem, has been a central and challenging task in computer vision and computer graphics. In this paper, we present GUS-IR, a novel framework designed to address the inverse rendering problem for complicated scenes featuring rough and glossy surfaces. This paper starts by analyzing and comparing two prominent shading techniques popularly used for inverse rendering, forward shading and deferred shading, effectiveness in handling complex materials. More importantly, we propose a unified shading solution that combines the advantages of both techniques for better decomposition. In addition, we analyze the normal modeling in 3D Gaussian Splatting (3DGS) and utilize the shortest axis as normal for each particle in GUS-IR, along with a depth-related regularization, resulting in improved geometric representation and better shape reconstruction. Furthermore, we enhance the probe-based baking scheme proposed by GS-IR to achieve more accurate ambient occlusion modeling to better handle indirect illumination. Extensive experiments have demonstrated the superior performance of GUS-IR in achieving precise intrinsic decomposition and geometric representation, supporting many downstream tasks (such as relighting, retouching) in computer vision, graphics, and extended reality.

PDF 15 pages, 11 figures

Summary
论文提出GUS-IR框架，解决复杂场景逆渲染问题，实现高效几何和材质分解。

Key Takeaways

1. GUS-IR用于解决复杂场景逆渲染问题。
2. 分析并比较两种逆渲染着色技术：正向着色和延迟着色。
3. 提出结合两种着色技术的统一着色解决方案。
4. 利用3D高斯分割的短轴作为法线，提高几何表示和形状重建。
5. 改进基于探针的烘焙方案，实现更准确的间接光照建模。
6. GUS-IR在精确分解和几何表示方面表现优异。
7. 支持计算机视觉、图形和扩展现实中的下游任务。

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1. 标题：基于高斯混合与统一遮罩技术的逆渲染研究（GUS-IR: Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering）

2. 作者：Zhihao Liang（梁志浩）, Hongdong Li（李洪东）, Kui Jia（贾奎）, Kailing Guo（郭凯玲）, Qi Zhang（张琦）

3. 所属机构：华南理工大学电子与信息工程学院（部分作者所属澳大利亚国立大学和中国香港中文大学数据科学学院）。

4. 关键词：高斯混合技术，逆渲染问题，统一遮罩技术，三维场景建模，几何重建。

5. Urls：暂无论文GitHub代码链接。

6. 摘要：

   • (1) 研究背景：本文的研究背景是关于计算机视觉和计算机图形学中的逆渲染问题，旨在从图像中恢复场景的内在物理属性。这是一个核心且具有挑战性的任务，尤其在处理具有粗糙和光滑表面的复杂场景时更为重要。
   • (2) 过去的方法及问题：过去的方法在同时准确地估计复杂场景的几何形状、材料和光照方面遇到了困难。神经网络渲染技术虽然在场景几何重建任务上取得了进展，但它们忽视了内在物理属性与光照之间的相互作用。另外，现有的方法如3D高斯混合（3DGS）在优化过程中可能会出现几何估计不准确的问题，并且在正常建模方面存在挑战。
   • (3) 研究方法：本文提出了GUS-IR框架，它结合了正向遮罩和延迟遮罩的优点，用于更好地处理复杂材料的分解。同时，分析了3DGS中的正常建模，并利用最短轴作为每个粒子在GUS-IR中的法线，结合深度相关正则化，以提高几何表示和形状重建的质量。此外，还改进了GS-IR的基于探针的烘焙方案，以实现更准确的环境遮挡建模，以更好地处理间接照明。
   • (4) 任务与性能：本文的方法在精确内在分解和几何表示方面表现出卓越的性能，支持计算机视觉、图形和扩展现实等领域的下游任务（如重新照明、润饰）。实验结果表明，GUS-IR在逆渲染任务中实现了精确和高效的性能。

以上是对该论文的概括和总结。

1. 方法：

• (1) 研究背景分析：文章基于计算机视觉和计算机图形学中的逆渲染问题展开研究，旨在从图像中恢复场景的内在物理属性。
• (2) 对过去方法的评估与问题识别：现有方法在同时估计复杂场景的几何形状、材料和光照方面存在困难。神经网络渲染技术在场景几何重建任务上的进展忽视了内在物理属性与光照之间的相互作用。3DGS等方法在几何估计和正常建模方面存在挑战。
• (3) 研究方法论述：文章提出了GUS-IR框架，结合正向遮罩和延迟遮罩的优点处理复杂材料的分解。通过对3DGS中的正常建模进行分析，利用最短轴作为每个粒子在GUS-IR中的法线，并结合深度相关正则化，提高几何表示和形状重建的质量。同时，改进了基于探针的烘焙方案，实现更准确的环境遮挡建模，以处理间接照明。
• (4) 实验设计与性能评估：文章通过一系列实验验证了所提方法在精确内在分解和几何表示方面的性能优势，并展示了其在计算机视觉、图形和扩展现实等领域下游任务中的潜力。通过与其他方法的对比实验，证明了GUS-IR在逆渲染任务中实现了精确和高效的性能。

1. Conclusion:

(1) 该研究工作的意义在于提出了一种新的基于高斯混合和统一遮罩技术的逆渲染方法（GUS-IR），能够从自然光照的图像集中恢复场景的内在物理属性。该研究对于计算机视觉和计算机图形学领域具有重要的学术价值和实际应用前景。

(2) 创视点：该文章的创新点在于结合了正向遮罩和延迟遮罩的优点，提出了GUS-IR框架，用于更好地处理复杂材料的分解。同时，通过对3DGS中的正常建模进行分析和改进，提高了几何表示和形状重建的质量。
性能：该文章的方法在精确内在分解和几何表示方面表现出卓越的性能，通过一系列实验验证了其有效性。
工作量：文章进行了大量的实验和性能评估，展示了所提方法在计算机视觉、图形和扩展现实等领域下游任务中的潜力。同时，文章对过去的方法进行了评估和问题识别，为相关研究提供了有益的参考。

综上所述，该文章在逆渲染领域提出了一种新的方法，结合了正向遮罩和延迟遮罩的优点，提高了几何表示和形状重建的质量，并通过实验验证了其有效性。然而，该方法在某些方面如处理光滑表面的重光照结果时仍存在局限性，未来可以进一步改进3DGS的几何表示并解决这一局限性。

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A Hierarchical Compression Technique for 3D Gaussian Splatting Compression

Authors:He Huang, Wenjie Huang, Qi Yang, Yiling Xu, Zhu li

3D Gaussian Splatting (GS) demonstrates excellent rendering quality and generation speed in novel view synthesis. However, substantial data size poses challenges for storage and transmission, making 3D GS compression an essential technology. Current 3D GS compression research primarily focuses on developing more compact scene representations, such as converting explicit 3D GS data into implicit forms. In contrast, compression of the GS data itself has hardly been explored. To address this gap, we propose a Hierarchical GS Compression (HGSC) technique. Initially, we prune unimportant Gaussians based on importance scores derived from both global and local significance, effectively reducing redundancy while maintaining visual quality. An Octree structure is used to compress 3D positions. Based on the 3D GS Octree, we implement a hierarchical attribute compression strategy by employing a KD-tree to partition the 3D GS into multiple blocks. We apply farthest point sampling to select anchor primitives within each block and others as non-anchor primitives with varying Levels of Details (LoDs). Anchor primitives serve as reference points for predicting non-anchor primitives across different LoDs to reduce spatial redundancy. For anchor primitives, we use the region adaptive hierarchical transform to achieve near-lossless compression of various attributes. For non-anchor primitives, each is predicted based on the k-nearest anchor primitives. To further minimize prediction errors, the reconstructed LoD and anchor primitives are combined to form new anchor primitives to predict the next LoD. Our method notably achieves superior compression quality and a significant data size reduction of over 4.5 times compared to the state-of-the-art compression method on small scenes datasets.

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Summary
3DGS压缩技术通过层级结构显著降低数据量，提升渲染效率。

Key Takeaways

1. 3DGS在新型视角合成中表现优异，但数据量大，压缩技术至关重要。
2. 研究重点转向更紧凑的场景表示，如将显式3DGS数据转换为隐式形式。
3. 提出层级GS压缩（HGSC）技术，通过重要性评分剪枝Gaussian，减少冗余。
4. 使用八叉树结构压缩3D位置，KD树分割3DGS为多个块。
5. 通过最远点采样选择锚点原语，非锚点原语采用不同细节级别。
6. 锚点原语使用区域自适应层级变换实现近似无损压缩。
7. 非锚点原语基于k最近锚点原语预测，并组合重建细节级别以减少预测误差。

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1. 标题：基于层次结构的3D高斯Splatting压缩技术研究

2. 作者：He Huang（黄鹤）、Wenjie Huang（黄文杰）、Qi Yang（杨琦）、Yiling Xu（徐易灵）、Zhu Li（李柱）

3. 隶属机构：上海交通大学

4. 关键词：3D Gaussian Splatting、压缩技术、层次结构压缩、重要性评分、Octree结构、KD-tree、最远点采样、区域自适应层次变换

5. Urls：论文链接（待补充），GitHub代码链接（待补充）

6. 总结：

   • (1)研究背景：3D高斯Splatting在新型视图合成领域表现出优异的渲染质量和生成速度，但由于其显式点云表示方式，存在数据量大、存储和传输成本高等问题，因此3D高斯Splatting压缩技术成为了一个重要的研究方向。

   • (2)过去的方法及问题：目前，3D高斯Splatting压缩研究主要分为生成式压缩和传统压缩两类。生成式压缩方法主要通过修剪、编码本和熵约束等技术来生成更紧凑的数据表示，而传统压缩方法则相对较少被探索。存在的问题是现有方法未能充分发掘和利用3D高斯Splatting数据的空间冗余性。

   • (3)研究方法：本文提出了一种基于层次结构的3D高斯Splatting压缩技术（HGSC）。首先，根据全局和局部重要性评分对不重要的高斯进行修剪，以减少冗余。然后，使用Octree结构对3D位置进行压缩。在此基础上，通过KD-tree对3D高斯数据进行分块，并利用最远点采样选择锚点，生成不同级别的细节（LoDs）。锚点作为非锚点预测的参考，减少了空间冗余。对于锚点，使用区域自适应层次变换实现近无损压缩。对于非锚点，基于k近邻锚点进行预测。为进一步优化预测误差，结合重构的LoD和锚点形成新的锚点，预测下一个LoD。

   • (4)任务与性能：本文方法在小型场景数据集上实现了超过现有最佳压缩方法的4.5倍数据大小缩减，显著提高了压缩质量和性能。实验结果表明，该方法在保持较高渲染质量的同时，有效减少了数据存储和传输的成本。

希望这个总结符合您的要求！

1. Methods:

• (1) 研究背景分析：首先，对现有的3D高斯Splatting压缩技术进行深入分析，发现其存在的数据量大、存储和传输成本高的问题，进而确定研究方向。
• (2) 重要性评分与修剪：基于全局和局部的重要性评分，对不重要的高斯数据进行修剪，去除冗余信息。
• (3) 基于层次结构的压缩方法：采用Octree结构对3D位置进行压缩，利用KD-tree对3D高斯数据进行分块。
• (4) 最远点采样与细节层次（LoDs）生成：通过最远点采样选择锚点，生成不同级别的细节。锚点作为非锚点预测的参考，减少空间冗余。
• (5) 区域自适应层次变换：对锚点采用区域自适应层次变换实现近无损压缩，对非锚点则基于k近邻锚点进行预测。
• (6) 预测误差优化：结合重构的LoD和锚点形成新的锚点，预测下一个LoD，以进一步优化预测误差。
• (7) 实验验证：在小型场景数据集上进行实验，与现有最佳压缩方法进行比较，验证所提方法的有效性和优越性。实验结果证明了该方法在保持较高渲染质量的同时，显著减少了数据存储和传输的成本。

1. 结论：

   • (1) 这项工作的意义在于解决当前3D高斯Splatting技术中存在的问题，即数据量大、存储和传输成本高的问题。该研究提出了一种基于层次结构的3D高斯Splatting压缩技术，有效提高了压缩质量和性能，降低了数据存储和传输的成本。

   • (2) 创新点：该文章的创新点在于提出了一种基于层次结构的3D高斯Splatting压缩技术，该技术结合了全局和局部重要性评分、Octree结构、KD-tree、最远点采样、区域自适应层次变换等技术，实现了高效、高质量的3D数据压缩。
     性能：实验结果表明，该文章所提出的方法在小型场景数据集上实现了超过现有最佳压缩方法的4.5倍数据大小缩减，显著提高了压缩质量和性能，证明了该方法的有效性。
     工作量：该文章进行了详细的理论分析和实验验证，包括数据集的选择、实验设计、结果分析和对比等，工作量较大。但同时也存在一些局限性，例如时间复杂度较高，需要进一步改进。

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Adaptive and Temporally Consistent Gaussian Surfels for Multi-view Dynamic Reconstruction

Authors:Decai Chen, Brianne Oberson, Ingo Feldmann, Oliver Schreer, Anna Hilsmann, Peter Eisert

3D Gaussian Splatting has recently achieved notable success in novel view synthesis for dynamic scenes and geometry reconstruction in static scenes. Building on these advancements, early methods have been developed for dynamic surface reconstruction by globally optimizing entire sequences. However, reconstructing dynamic scenes with significant topology changes, emerging or disappearing objects, and rapid movements remains a substantial challenge, particularly for long sequences. To address these issues, we propose AT-GS, a novel method for reconstructing high-quality dynamic surfaces from multi-view videos through per-frame incremental optimization. To avoid local minima across frames, we introduce a unified and adaptive gradient-aware densification strategy that integrates the strengths of conventional cloning and splitting techniques. Additionally, we reduce temporal jittering in dynamic surfaces by ensuring consistency in curvature maps across consecutive frames. Our method achieves superior accuracy and temporal coherence in dynamic surface reconstruction, delivering high-fidelity space-time novel view synthesis, even in complex and challenging scenes. Extensive experiments on diverse multi-view video datasets demonstrate the effectiveness of our approach, showing clear advantages over baseline methods. Project page: \url{https://fraunhoferhhi.github.io/AT-GS}

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Summary
提出AT-GS，通过逐帧优化从多视图视频重建高质量动态表面，实现高保真时空新视图合成。

Key Takeaways

• 3D Gaussian Splatting在动态场景和静态场景重建中取得成功。
• 早期方法通过全局优化整个序列进行动态表面重建。
• 面临拓扑变化、物体出现消失和快速移动等挑战。
• AT-GS通过逐帧优化重建高质量动态表面。
• 引入统一自适应梯度感知稠密化策略避免局部最小值。
• 通过保持曲率图一致性减少动态表面的时间抖动。
• 方法在动态表面重建中实现高精度和时间一致性。
• 在多视图视频数据集上优于基线方法。

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1. 标题：自适应和时间一致的高斯surfel用于多视角动态场景的重建

2. 作者：xxx

3. 所属机构：xxx（此处需要填写具体作者所属的研究机构或大学）

4. 关键词：动态场景重建、高斯surfel、多视角视频、增量优化、时间一致性

5. Urls：论文链接（如果可用），Github代码链接（如果可用，填写Github仓库链接；如果不可用，填写“Github:None”）

6. 摘要：

   • (1)研究背景：随着多媒体技术和计算机视觉的快速发展，动态场景重建成为了一个热门的研究领域。本文研究了基于自适应和时间一致的高斯surfel方法的动态场景重建技术，旨在提高动态场景重建的精度和效率。

   • (2)过去的方法及问题：早期的方法主要通过全局优化整个序列进行动态表面重建，但在处理具有显著拓扑变化、新增或消失物体以及快速运动的复杂动态场景时，存在挑战。缺乏有效处理局部细节和全局结构之间关系的方法，导致重建结果精度不高。

   • (3)研究方法：本文提出了一种基于自适应和时间一致的高斯surfel（AT-GS）方法，用于多视角动态场景的重建。该方法通过每帧增量优化进行动态表面重建，并引入了一种统一和自适应的梯度感知密集化策略，结合了传统的克隆和分裂技术的优点。同时，通过确保连续帧之间曲率映射的一致性，减少了动态表面的时间抖动。

   • (4)任务与性能：本文的方法在多种多视角视频数据集上进行了广泛实验，与基准方法相比，显示出在动态表面重建方面的卓越性能和时空一致性。实现了高质量的空间时间新颖视角合成，甚至在复杂和挑战性的场景中也是如此。实验结果表明，该方法在动态场景重建方面具有显著优势。

7. 方法论：

   • (1) 研究背景：随着多媒体技术和计算机视觉的快速发展，动态场景重建成为一个热门研究领域。早期的方法主要通过全局优化整个序列进行动态表面重建，但在处理复杂动态场景时存在挑战。

   • (2) 方法提出：本文提出了一种基于自适应和时间一致的高斯surfel（AT-GS）方法，用于多视角动态场景的重建。该方法旨在提高动态场景重建的精度和效率。

   • (3) 方法核心步骤：首先，通过每帧增量优化进行动态表面重建。然后，引入了一种统一和自适应的梯度感知密集化策略，结合传统的克隆和分裂技术的优点。最后，通过确保连续帧之间曲率映射的一致性，减少动态表面的时间抖动。这种策略在处理具有显著拓扑变化、新增或消失物体以及快速运动的复杂动态场景时表现尤为出色。

   • (4) 实验验证：本文的方法在多种多视角视频数据集上进行了广泛实验，与基准方法相比，显示出在动态表面重建方面的卓越性能和时空一致性。实验结果表明，该方法在动态场景重建方面具有显著优势，能够实现高质量的空间时间新颖视角合成，甚至在复杂和挑战性的场景中也是如此。

希望这个总结符合您的要求。如果有任何需要修改或补充的地方，请告诉我。

1. Conclusion:

• (1)研究意义：该研究提出了一种基于自适应和时间一致的高斯surfel方法用于多视角动态场景的重建，旨在提高动态场景重建的精度和效率，具有重要的学术价值和实际应用前景。它有助于推动计算机视觉领域的发展，尤其是在虚拟现实、增强现实等领域。
• (2)创新点、性能和工作量总结：
  • 创新点：该研究提出了一种新的动态场景重建方法，通过每帧增量优化进行动态表面重建，并引入了一种统一和自适应的梯度感知密集化策略。同时，通过确保连续帧之间曲率映射的一致性，减少动态表面的时间抖动。这种策略在处理具有显著拓扑变化、新增或消失物体以及快速运动的复杂动态场景时表现尤为出色。
  • 性能：在多种多视角视频数据集上进行的广泛实验表明，该方法在动态表面重建方面表现出卓越的性能和时空一致性，与基准方法相比具有显著优势。能够实现高质量的空间时间新颖视角合成，甚至在复杂和挑战性的场景中也是如此。
  • 工作量：该文章进行了大量的实验验证，并且在实验中与其他方法进行了比较和分析，证明了所提出方法的有效性和优越性。同时，也介绍了该方法的实际应用前景和可能的改进方向。文章的理论分析和实验验证工作量较大。

注意：在总结中使用了原文中的关键词和表述，以符合学术规范和严谨性要求。

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SplatFormer: Point Transformer for Robust 3D Gaussian Splatting

Authors:Yutong Chen, Marko Mihajlovic, Xiyi Chen, Yiming Wang, Sergey Prokudin, Siyu Tang

3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently transformed photorealistic reconstruction, achieving high visual fidelity and real-time performance. However, rendering quality significantly deteriorates when test views deviate from the camera angles used during training, posing a major challenge for applications in immersive free-viewpoint rendering and navigation. In this work, we conduct a comprehensive evaluation of 3DGS and related novel view synthesis methods under out-of-distribution (OOD) test camera scenarios. By creating diverse test cases with synthetic and real-world datasets, we demonstrate that most existing methods, including those incorporating various regularization techniques and data-driven priors, struggle to generalize effectively to OOD views. To address this limitation, we introduce SplatFormer, the first point transformer model specifically designed to operate on Gaussian splats. SplatFormer takes as input an initial 3DGS set optimized under limited training views and refines it in a single forward pass, effectively removing potential artifacts in OOD test views. To our knowledge, this is the first successful application of point transformers directly on 3DGS sets, surpassing the limitations of previous multi-scene training methods, which could handle only a restricted number of input views during inference. Our model significantly improves rendering quality under extreme novel views, achieving state-of-the-art performance in these challenging scenarios and outperforming various 3DGS regularization techniques, multi-scene models tailored for sparse view synthesis, and diffusion-based frameworks.

PDF Code and dataset: https://github.com/ChenYutongTHU/SplatFormer Project page: https://sergeyprokudin.github.io/splatformer/

Summary
3DGS在非训练视角下渲染质量下降，SplatFormer模型有效提升非训练视角渲染质量。

Key Takeaways

1. 3DGS在非训练视角下渲染质量显著下降。
2. 现有方法在非训练视角下泛化效果不佳。
3. SplatFormer是首个针对Gaussian splats的点云转换器模型。
4. SplatFormer在一次正向传递中优化非训练视角的3DGS集。
5. SplatFormer首次成功应用于3DGS集，超越多场景训练方法的限制。
6. 模型显著提升了极端非训练视角的渲染质量。
7. SplatFormer在挑战性场景中达到最先进性能，优于多种3DGS正则化技术和多场景模型。

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1. 标题：
   SPLATTFORMER：用于稳健的3D高斯分裂的点变换器（PLATFORMER: POINT TRANSFORMER FOR ROBUST 3D GAUSSIAN SPLATTING）

2. 作者：
   Yutong Chen（陈煜彤）, Marko Mihajlovic（马克罗·米哈伊洛维奇）, Xiyi Chen（陈希翼）, Yiming Wang（王一鸣）, Sergey Prokudin（谢尔盖·普罗库丁）, Siyu Tang（唐思宇）

3. 作者所属机构：
   ETH苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich），马里兰大学巴尔的摩县分校及州立农学院（University of Maryland, College Park），以及其他附属机构（见论文详细目录）。

4. 关键词：
   高斯分裂（Gaussian Splatting），点变换器（Point Transformer），视点合成（Novel View Synthesis），外分布视角（Out-of-Distribution Views），模型优化。

5. 链接：
   论文链接：待论文发布后提供正式链接。Github代码链接：Github（若无代码则填写“None”）。

6. 摘要：

   • (1)研究背景：随着虚拟现实和增强现实技术的普及，视点合成技术受到广泛关注。其中，基于高斯分裂技术的视点合成方法因其高保真度和实时性能而受到重视。然而，当测试视角偏离训练视角时，渲染质量会显著下降，这给沉浸式自由视角渲染和导航带来了挑战。本文旨在解决这一问题。

   • (2)过去的方法与问题：现有的视点合成方法在处理偏离训练视角的视图时效果有限，特别是在处理真实世界数据集和合成数据集时。尽管一些方法尝试通过正则化技术和数据驱动先验来改进这一点，但它们仍难以有效地泛化到OOD视图上。文章提到了以往技术面临的挑战和问题所在，为研究新的解决方案提供了动机。

   • (3)研究方法：针对上述问题，本文提出了SplatFormer模型，这是一个专门设计用于处理高斯分裂点的点变换器。它采用初始的高斯分裂集作为输入，经过单次前向传递进行优化，有效地消除了OOD测试视图中的潜在伪影。这一模型首次成功地将点变换器直接应用于高斯分裂集上，克服了以往多场景训练方法的局限性，这些以往方法在处理推断时只能处理有限的输入视图。实验表明该模型在极端新视角下显著提高了渲染质量，达到了先进性能水平。

   • (4)任务与性能：本文的方法和模型被应用于解决新颖视点合成任务中的特定场景和问题，包括在不同分布条件下的图像合成和分析。实验结果支持论文所提出方法的有效性及其在解决具体任务方面的潜力。实验结果显示，该模型在极端新视角下显著提高了渲染质量，超越了传统的3DGS正则化技术、针对稀疏视图合成的多场景模型和基于扩散的框架等现有技术。实验证明了该模型的有效性，特别是在处理挑战性的场景时更是如此。此外，通过实例分析和对比实验证明了该方法的优越性。

7. 方法：

• (1) 研究背景与问题定义：针对虚拟现实和增强现实技术中视点合成技术的重要性，特别是在基于高斯分裂技术的视点合成方法中存在的局限性进行了分析，尤其是在处理偏离训练视角时的渲染质量问题。提到现有的视点合成方法在处理这种问题时效果有限。
• (2) 方法设计思路：为了解决上述问题，本研究提出了名为SplatFormer的点变换器模型。该模型设计用于处理高斯分裂点集，通过单次前向传递进行优化，旨在消除在极端视角下可能出现的伪影。这是首次将点变换器直接应用于高斯分裂集上，克服了以往方法的局限性。
• (3) 模型流程与实施细节：首先接收初始的高斯分裂集作为输入数据。模型随后对该数据集进行处理并优化。通过这种方式，即使在面对新颖视角下的测试数据时，也能显著提升渲染质量。同时优化了模型结构以便能够在单个前向传递中处理更多种类的视图变化，同时避免了模型对训练视图的过度依赖。通过实验证明，该模型超越了现有的正则化技术和多场景训练方法的效果。另外还包括代码的具体实现方法及其内部关键模块功能说明。在此详细阐述了整个方法的运行流程和参数配置等细节信息。最后通过实例分析和对比实验验证了模型的优越性和有效性。具体实验包括在不同分布条件下的图像合成和分析等任务，对方法的具体表现进行了深入探讨和分析对比相关技术在极端视角情况下的表现以及实际效果优劣等方面内容展开详细阐述与分析结果进行对比和总结提升未来技术应用方面的思考和展望相关工作的重要之处通过一系列的评估和分析以验证所提出方法的有效性以及解决具体任务方面的潜力及可行性总结研究成果以及未来的改进方向和应用前景进行了深入探讨与总结得出结论并对未来的研究趋势给出相关建议和展望是否根据所提供的论文内容进行恰当的归纳和解读将是检验模型的有效性和可信度的重要手段和方法以上描述整体上构成了整个研究的思路和流程概述是否准确清晰明了是评价本文的关键所在。

1. Conclusion:

• (1) 本研究工作的意义在于解决了视点合成技术在虚拟现实和增强现实应用中的一大挑战，即当测试视角偏离训练视角时渲染质量的显著下降问题。通过引入SplatFormer模型，显著提高了在极端新视角下的渲染质量，推动了3D资产的光照现实渲染技术的发展。
• (2) 创新点：本文提出了SplatFormer模型，这是首次将点变换器直接应用于高斯分裂集上，有效消除了在极端视角下可能出现的伪影。该模型克服了以往多场景训练方法的局限性，能够在单个前向传递中处理更多种类的视图变化。
• 性能：实验结果显示，SplatFormer模型在极端新视角下显著提高了渲染质量，超越了传统的3DGS正则化技术、多场景模型以及基于扩散的框架等现有技术。通过实例分析和对比实验，证明了该模型在处理挑战性场景时的优越性。
• 工作量：文章对方法的背景、现状、问题、方法、实验等方面进行了全面的阐述，工作量较大，且实验设计合理，对模型的性能进行了充分的验证。

总的来说，本文在视点合成技术方面取得了显著的进展，提出了一种新的模型和方法，有效解决了现有方法的局限性，特别是在处理极端新视角下的渲染质量方面表现出色。

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Through the Curved Cover: Synthesizing Cover Aberrated Scenes with Refractive Field

Authors:Liuyue Xie, Jiancong Guo, Laszlo A. Jeni, Zhiheng Jia, Mingyang Li, Yunwen Zhou, Chao Guo

Recent extended reality headsets and field robots have adopted covers to protect the front-facing cameras from environmental hazards and falls. The surface irregularities on the cover can lead to optical aberrations like blurring and non-parametric distortions. Novel view synthesis methods like NeRF and 3D Gaussian Splatting are ill-equipped to synthesize from sequences with optical aberrations. To address this challenge, we introduce SynthCover to enable novel view synthesis through protective covers for downstream extended reality applications. SynthCover employs a Refractive Field that estimates the cover’s geometry, enabling precise analytical calculation of refracted rays. Experiments on synthetic and real-world scenes demonstrate our method’s ability to accurately model scenes viewed through protective covers, achieving a significant improvement in rendering quality compared to prior methods. We also show that the model can adjust well to various cover geometries with synthetic sequences captured with covers of different surface curvatures. To motivate further studies on this problem, we provide the benchmarked dataset containing real and synthetic walkable scenes captured with protective cover optical aberrations.

PDF WACV 2025

Summary
新型视图合成方法SynthCover，用于通过防护罩实现扩展现实应用中的新型视图合成。

Key Takeaways

1. 扩展现实设备使用防护罩保护摄像头。
2. 防护罩表面不规则导致光学畸变。
3. 传统方法难以处理光学畸变。
4. SynthCover通过折射场估计防护罩几何形状。
5. SynthCover准确建模防护罩下的场景。
6. SynthCover适用于不同表面曲率的防护罩。
7. 提供包含真实和合成场景的基准数据集。

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1. 标题：通过曲面盖矫正的场景合成。
   中文翻译：曲面盖下的场景合成研究。

2. 作者：Liuyue Xie（刘月谢）、Jiancong Guo（郭建聪）、László A. Jeni（拉斯洛·杰尼）、Zhiheng Jia（贾志恒）、Mingyang Li（李明阳）、Yunwen Zhou（周云文）、Chao Guo（郭超）。

3. 作者所属机构：Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）和Google。

4. 关键词：扩展现实（XR）设备、防护盖、光学矫正、视图合成、折射场、NeRF和3D高斯喷涂。

5. 链接：[论文链接]；[GitHub代码链接]（如果有可用的话填写，若无则用“GitHub:None”）。GitHub:None。 ​​
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   ​​ ​关于文章，我们可以知道以下几个背景知识需要引用（不要写过于重复的概述）。简单扼要地说一下该研究的原因——对于现实世界中的一些现象进行深入研究和探索的重要性，以及对相关技术的推动和发展前景的期待等。此外，在扩展现实领域，对保护设备如防护盖的研究与应用具有实际价值。本文将重点解决的是这类防护盖产生的光学问题如何有效应用于视图合成中。为了解决传统方法在场景合成上的局限性，作者提出了创新的解决方案。那么，我们可以进入具体的分析和总结环节。针对论文的内容，以下是回答中的详细部分： 详细说明待解答的每个小问题：（6）。（详细内容看上述对摘要的解释和分析）。主要包括该文章的创作背景是基于在实际环境中拍摄的扩展现实头戴设备和机械臂防护盖光学畸变问题而提出的解决方案。（背景介绍）以往的方法无法很好地处理防护盖表面的不规则性导致的图像畸变问题。（过去的方法和存在问题）提出一种新的方法Synthetizer覆盖神经网络以解决这个问题。介绍文章的提出的主要思路和研究方法：SynthCover，这是一个新的神经网络场景合成框架来模拟穿过防护罩来查看场景，提出了折射场概念进行精确的折射光线分析计算等。（研究方法）（由于此段还未涉及到具体的性能数据和数据集细节展示的部分略去，具体分析过程在后面体现）。本研究中介绍的方案的核心是对透视遮挡层的分析和渲染过程的分析方法的应用。（任务和目标）本文的主要任务是通过保护罩合成视图来模拟现实场景中的情况，并且取得了显著的提升效果。通过实验证明其方法的优越性。（绩效结果支持结论）。此方法可用于实际扩展现实设备的真实世界场景的模拟应用和其他实际应用场景的需求如机械臂场景感知等具有广泛应用前景和现实意义。通过分析渲染结果与先验数据集表现情况的比较并证实它相对于传统算法有很大提高性能和优良渲染结果这一论述已经得出结论说明了成功实验达到文章研究的目标提高最终渲染质量并适应不同覆盖几何形状的任务需求。（绩效结果支持目标）综上所述，本文提出了一种新的神经网络视图合成方法来解决通过防护罩观察场景的问题，并通过实验证明了其有效性。该论文具有潜在的应用价值和实际意义，对于扩展现实设备在真实世界中的应用具有重要意义。通过准确模拟透过防护罩的场景合成，为未来的扩展现实技术提供了有力的支持。 ​​ （请注意这段文字需要根据实际论文内容进行适当调整）。希望符合您的要求！

6. Conclusion:

(1) 这篇文章工作的意义在于针对扩展现实设备在实际应用中所面临的防护盖光学畸变问题，提出了一种新的神经网络场景合成方法。通过对防护盖造成的光学畸变的模拟和矫正，提高了扩展现实设备在真实场景中的用户体验和感知效果，具有重要的实际应用价值。

(2) 创新点：本文提出了SynthCover神经网络场景合成框架，能够有效处理防护盖表面的不规则性导致的图像畸变问题，提高了视图合成的质量和准确性。同时，引入了折射场概念，进行精确的折射光线分析计算，为场景合成提供了新的思路和方法。

性能：通过大量的实验验证，本文提出的方法在视图合成方面取得了显著的提升效果，相较于传统算法，具有更高的性能和优良的渲染结果。

工作量：文章进行了详细的实验设计和数据分析，证明了所提出方法的有效性和优越性。同时，文章还构建了一个新的数据集，包含了合成和真实捕捉的带畸变防护罩的图像，为相关领域的研究提供了有力的支持。但文章未详细阐述具体实现细节和代码公开情况，对于工作量评估有一定影响。

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