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3D高斯Splatting
Momentum-GS: Momentum Gaussian Self-Distillation for High-Quality Large Scene Reconstruction
发表：2024/12/6
基于动量的自蒸馏方法大型场景重建3D高斯Splatting隐式与显式特征集成区块加权动态调整
提出了一种新颖的方法MomentumGS，结合动量高斯自蒸馏以应对大规模场景重建中的内存消耗和存储开销问题。该方法通过动量更新维护教师高斯解码器，以提供全局指导，确保块间的一致性，并动态调整块的权重，从而在精度上实现重大突破。
04
CAST: Component-Aligned 3D Scene Reconstruction from an RGB Image
发表：2025/2/18
3D高斯Splatting基于稀疏体素的3D生成模型物理信息神经网络动态图存储系统
本文提出一种名为CAST的新颖方法，用于从单个RGB图像中恢复高质量3D场景。CAST首先提取对象级的2D分割和相对深度信息，然后使用基于GPT的模型分析对象间的空间关系。接着，利用遮挡感知的3D生成模型生成每个对象的完整几何形状，并通过对齐生成模型计算变换，从而准确地将生成网格整合入场景中。最后，引入物理感知校正以保证物理一致性和空间连贯性。
03
Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Slatting
3D高斯Splatting高频伪影消除Mip滤波器三维平滑滤波
本文提出的3D平滑滤波器有效解决了3D高斯泼溅中的伪影问题，通过根据最大采样频率约束3D高斯基元的尺寸，消除放大时的高频伪影。同时，采用的2D Mip滤波器替代了传统的2D膨胀滤波器，显著缓解了混叠和膨胀问题。
03