中国 肛交 3D Gaussian Splatting:综述，时刻，挑战和机遇
发布日期：2025-07-03 15:47 点击次数：170
论文题目中国 肛交
3D Gaussian Splatting: Survey， Technologies， Challenges， and Opportunities
摘抄
3D高斯泼溅(3DGS)照旧成为一种杰出的时刻，有可能成为3D示意的主流方法。该算法不错通过高效的检修，将多视图图像灵验地转化成显式的三维高斯示意，竣事新视图的及时渲染。本窥伺旨在从多个交叉的角度，包括关联的任务、时刻、挑战和机遇，分析现存的3d打印关联责任。主要宗旨是为生人提供对该领域的快速意会，并协助推敲东谈主员环环相扣地组织现存时刻和挑战。具体来说，咱们深入推敲了3DGS的优化、应用和扩展，并凭证它们的热沈点或动机对它们进行了分类。此外，咱们对现存责任中发现的九种时刻模块和相应的改进进行了总结和分类。基于这些分析，咱们进一步推敲了各式任务中的共同挑战和时刻，建议了潜在的推敲契机。
1先容
神经发射场(NeRF)的出现照旧点火了对追求传神3D内容的异常大的兴趣。尽管比年来NeRF时刻取得了长足的越过，显赫提高了其现实应用的后劲，但其固有的效率挑战仍未得到责罚。3D高斯溅射(3DGS)的引入坚贞地责罚了这一瓶颈，竣事了1080p分辨率下的高质料及时(≥30 fps)新视图合成。这一快速发展速即引起了推敲东谈主员的极大热沈，并导致了关联责任的激增。
由于3DGS的效率和可控的显式示意，它的应用扩展到各式领域。其中包括增强造谣现实(VR)和增强现实(AR)的千里浸式环境，提高机器东谈主和自主系统的空间意志，电影和动画中的先进视觉后果，以及城市贪图和建筑等。
为了匡助读者快速掌持3DGS的推敲进展，咱们对3DGS过火卑劣任务进行了全面的概述。本窥伺系统地汇编了对于该主题的最紧迫和最新的文件，提供了详备的分类和磋磨他们的重心和动机。可是，咱们发当今不同的任务中不能幸免地会提到异常数目的访佛时刻。因此，咱们进一步总结和分类了3DGS的各个时刻模块，如开动化、属性诞生、正则化等。基于此在时刻总结中，咱们旨在匡助读者施展不同时刻之间的连络，并增强3DGS的各个组件以餍足他们的定制任务。此外，咱们推敲了3DGS中各式卑劣任务和时刻之间的相互关系，系统地描画了四个主要挑战，以促进该领域的畴昔推敲。终末，咱们强调了现存推敲的局限性，并建议了责罚中枢挑战和鼓吹这一快速发展领域的有但愿的阶梯。
诚然已有一些推敲总结了3DGS的最新进展[1]，[2]，[3]，但咱们的宗旨是对3DGS的关联任务和时刻进行系统磋磨和细粒度分类，并分析它们之间的共性和挑战，如图1所示。
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具体而言，本窥伺的主要孝顺如下:
1)本窥伺磋磨了3DGS过火各式繁衍产物任务，包括3DGS的优化、应用和扩展。与现存的综述不同，咱们提供了基于焦点或动机的更详备的分类，使读者省略更全面地了罢免务并树立推敲标的。
2)更紧迫的是，咱们综合分析了现存文件中3DGS中各式时刻的增强，并进行了详备的分类和深入的磋磨。这使读者省略阔别各式改进时刻之间的共性，从而匡助他们将其应用于定制任务。
3)在分析现存责任和时刻的基础上，找出与3d打印关联的任务之间的共性和关联，总结中枢挑战。
4)在责罚共同挑战方面，本窥伺施展了潜在的契机，并提供了久了的分析。
5)咱们照旧在GitHub上发布了一个开源式样，用于编译3dgs关联的文章，并将链接在该式样中添加新的作品和时刻。https://github.com/qqqqqqy0227/awesome-3DGS。咱们但愿更多的推敲东谈主员不错使用它来获取最新的推敲信息。
如图2所示，本窥伺的结构组织如下:第2节描画了3D高斯飞溅(3DGS)的配景和细节，强调了其相对于Neural Implicit Fields和Point-based Rendering的上风。第3节从容于优化3DGS，以责罚重建过程中遭遇的挑战。第4节总结了3DGS的应用，并磋磨了其鄙人游任务中的竣事。第5节概述了3DGS的扩展，探索了增强其原始功能的方法。第6节整合了改进3DGS模块的各式时刻。第7节回想了不同任务和时刻之间的相互关系，并总结了中枢挑战。终末，章节8概述了畴昔推敲的有但愿的阶梯，责罚了现存的挑战和时刻优化，章节9总结了本次窥伺。
应该指出的是，本窥伺并未提供数据集的概述;详备信息不错在之前的综述[3]，[4]中找到。此外，在文章的前半部分，咱们主要描画了现存的作品怎样责罚3DGS的卑劣任务，尔后半部分则侧重于时刻。诚然提到了一些重复的作品，但效劳点和内容有所不同。
2初步
2.1神经隐式场
神经内隐场表征在最近的推敲中引起了极大的热沈[5]，[6]。这些方法将二维或三维信号办法化，将其重构为相应欧几里得空间中的场，期骗碎裂样本来检修近似这些场的神经聚集。这种方法有助于原始碎裂样本的重建，插值和外推，从而竣事2D图像的超分辨率和3D场景的新视图合成等应用。在3D重建和新视图合成的特定配景下，神经发射场(Neural Radiance Fields， NeRF)[7]期骗神经聚集将3D场景的几何局势和外不雅建模为密度场和发射场。NeRF选择体绘制时刻，树立了三维现场到二维图像的映射关系，从而不错从多个二维图像中重建三维信号，竣事新颖的视图绘制。在该领域刻下首先进的方法中，Mip-NeRF 360[8]因竣事超卓的渲染质料而脱颖而出，而Instant-NGP[9]因其超卓的检修效率而引东谈主凝视。
可是，神经隐式场方法严重依赖于体绘制过程来获取渲染像素。这个过程需要沿着每条射线采样几十到几百个点，并将它们输入神经聚集以产生最终的成像扫尾。因此，渲染一张1080p的图像需要精真金不怕火108次神经聚集前向传递，这普通需要几秒钟。诚然有些作品选择显式的、碎裂的结构来存储连气儿的3D字段，从而最大限制地减少了对神经聚集的依赖，加速了字段示意的查询过程[9]，[10]，[11]，采样点的数目仍然会导致极高的渲染资本。这种基于体绘制的方法无法竣事及时绘制，从而截止了其鄙人游任务中的适用性。
2.2基于点的渲染
由于连气儿的3D字段不区分场景中已占用和未占用的空间，因此在体绘制过程中，无数采样点位于未占用的空间中。这些采样点对最终渲染扫尾的孝顺很小，导致渲染效率很低。比较之下，碎裂点云端示只纪录了3D场景中着实被占用的部分，提供了一种更高效、更精准的示意场景的口头。基于点云的渲染依赖于栅格化而不是当场采样，允许使用现代gpu进行及时渲染。
可是，现存的基于点云的高质料可微渲染方法普通依赖于预构建的点云或需要密集的点云重建。这些方法在检修过程中莫得进一步优化点云结构[12]，[13]，[14]，导致渲染质料高度依赖于开动点云质料，使最终图像容易出现伪影或不正确的外不雅。
2.3 3D高斯溅射
三维高斯飞溅[15]结合了神经隐式场和基于点的渲染方法的优点，在保持基于点的渲染智力的同期，获取了前者的高保真渲染质料，如图3所示。
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具体来说，3DGS将点云中的点界说为具有体积密度的3D高斯基元:
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其中Σ为三维协方差矩阵，x为距点(高斯均值)µ的位置。为了保证协方差矩阵的半正笃定性，3DGS将协方差矩阵重新参数化为旋转矩阵R和缩放矩阵S的组合:
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其中三维缩放矩阵S不错用三维向量S示意，旋转矩阵R通过可学习的四元数q得到，共有7个可学习的参数。与普通使用的保证矩阵半正笃定性的Cholesky判辨比较，3DGS使用的重参数化方法诚然引入了额外的可学习参数，但成心于对高斯基元施加几何管束(举例，管束缩放向量以使高斯基元具有平坦化特征)。除了几何属性外，每个高斯原语还存储一个不透明度α和一组可学习的球面谐波(SH)参数，以示意与视图关联的外不雅。因此，总共原语的积聚不错看作是一个碎裂的示意，它只存储神经场的非空部分。
在绘制过程中，3DGS使用EWA飞溅方法[16]将三维高斯基元投影到二维成像平面上，并使用α混共打算最终像素神情。对于每个像素，这种渲染过程访佛于神经领域中使用的碎裂局势的体绘制，使3DGS省略构建复杂的场景外不雅并竣事高质料的渲染。为了竣事高帧率、高分辨率的可微分渲染，3DGS使用了基于tile的光栅化器。该光栅化器开始将图像离别为16 × 16块，并为每个块分拨索引。对于每个高斯原语，光栅化器笃定原语的投影与哪些原语相交，并为每个相交的原语生成一个键值对:键是64位的，上头的32位示意原语的索引，底下的32位示意高斯原语的投影深度。通过构造这些键值对，光栅化器只需要对总共键值对实践全局排序，从而排斥了为每个像素对原语进行额外排序的需要。排序之后，从每个tile派生的键值对驻留在连气儿的内存远离中。然后，每个贴图的渲染过程由CUDA线程块管理，每个块中的线程数与贴图中的像素数相匹配。每个线程负责其对应像素的α搀杂过程，从而完成最终渲染。
在检修入手时，开动高斯基元要么从Structure-from-Motion提供的寥落点云开动化，要么当场开动化。高斯基元的开动数目可能不及以竣事高质料的场景重建;因此，3DGS提供了一种自妥当限定高斯基元的方法。该方法通过不雅察每个高斯原语在视图空间中的位置属性的梯度来评估原语是“欠重构”照旧“过度重构”。在此基础上，该方法通过克隆或分割高斯基元来增多高斯基元的数目，以增强场景示意智力。此外，总共高斯原语的不透明度依期重置为零，以松开优化过程中存在的工件。这种自妥当过程允许3DGS以更小的开动高斯集入手优化，从而松开了昔时基于点的可微渲染方法所需要的对密集点云的依赖。
3 .三维高斯溅射的优化
3.1效率
效率是评价三维重建的中枢思划之一。在本节中，咱们将从三个角度描画它:存储、检修和呈现效率
3.1.1存储效率
3DGS需要数百万个不同的高斯原语来妥当场景中的几何局势和外不雅，这导致了很高的存储支出:室外场景的典型重建普通需要几百兆到几千兆的显式存储空间。给定不同高斯基元的几何和外不雅属性可能是高度相似的，单独存储每个原语的属性可能导致潜在的冗余。
因此，现存的推敲[17]、[18]、[19]主要聚会在应用矢量量化[20](Vector quantiization， VQ)时刻对无数高斯原语进行压缩。Compact3D[18]期骗VQ将不同的属性压缩成四个对应的码本，并将每个高斯的索引存储在这些码本中，以减少存储支出。在树立码本后，通过码本将检修梯度复制并反向传播到原始的非量化高斯参数，同期更新量化和非量化参数，并在检修完成时丢弃非量化参数。此外，Compact3D选择了运行长度编码来进一步压缩排序后的索引值，从而提高了存储效率。访佛地，Niedermayr等东谈主[19]建议了一种基于聪惠度感知k-means的聪惠度感知矢量量化时刻来构建码本[21]，并期骗DEFLATE压缩算法[22]进一步压缩检修好的码本。经过检修后，建议了一种量化感知的微调战略来归附由于VQ而丢失的信息。
此外，一些推敲[23]、[24]、[25]旨在制定修剪战略或压缩SH参数。一些著述[23]、[24]同期商量了两者。LightGaussian[24]引入了基于全局显赫性评分的高斯剪枝战略和高次球谐参数的精馏战略。雷同，Lee等东谈主[23]的责任引入了可学习掩模来减少原始高斯数，并引入了长入的基于哈希网格的外不雅域[9]来压缩神情参数。与上述责任不同，自组织高斯[25]不使用传统的非拓扑VQ码本来压缩无数高斯函数。相背，它选择自组织映射的办法将高斯属性映射到相应的二维网格中。二维网格中的拓扑关系反应了原始属性空间中的拓扑关系，从而允许将拓扑结构化二维数据的压缩算法应用于无序高斯原语。
此外，还有一些推敲[26]、[27]侧重于提高高斯示意的效率。Scaffold-GS[26]瞎想了锚点和其他属性，以便灵验地示意，这些属性具有转化为3DGS的智力。基于这种抒发，Scaffold-GS建议了一套多分辨率体素网格上锚点孕育和修剪的战略。GES[27]引入了广义指数(GEF)搀杂物来取代高斯示意，它具有灵验拟合自便信号的智力。通过为GEF瞎想快速可微光栅化和调频图像赔本，GES省略在保持性能的同期使用较少数目的GEF原语。
3.1.2 检修效率
提高检修效率对3DGS来说也很紧迫。DISTWAR[28]引入了一种先进的时刻，旨在加速基于栅格的可微分渲染应用要领中的原子操作，由于无数的原子更新，这些应用要领普通在梯度打算时间遭遇严重的瓶颈。通过在原子更新中期骗原子局部性，并责罚原子通讯在warp之间的可变性，DISTWAR使用寄存器在SM子核上竣事了warp级别的线程减少。此外，它在SM和L2原子单元之间动态地分拨原子打算。这种纯软件竣事使用现存的warp级原语来最小化指向L2的原子操作的数目，从而显赫提高吞吐量。
3.1.3渲染效率
及时渲染是基于高斯方法的中枢上风之一。一些提高存储效率的责任不错同期提高渲染性能，举例，通过减少高斯原语的数目。在这里，咱们将磋磨有助于这些越过的其他责任。
在对3DGS进行检修后，[29]的责任是基于空迤逦近度和对最终渲染的2D图像的潜在影响，通过离线聚类来事先识别和撤废无须要的高斯原语。此外，这项责任引入了一个专门的硬件架构来守旧这种时刻，与GPU比较，竣事了10.7倍的加速。GSCore[30]建议了一种硬件加速单元，用于优化3DGS在亮度场渲染中的渲染管谈。GSCore在分析高斯排序和栅格化的性能瓶颈的基础上，引入了高斯局势感诤友叉测试、分层排序和幽微跳转等优化时刻。在GSCore中竣事这些时刻不错使迁移gpu的平均加速速率提高15.86倍。
3.2 传神渲染
Photorealism亦然一个值得热沈的话题[31]。DGS有望在各式场景中竣事传神的渲染。
一些[32]，[33]侧重于在原始诞生下进行优化。为了松开对SfM开动化的依赖，GaussianPro[32]引入了一种翻新的合伙2D3D检修范式。树立在3D平面的界说和补丁，在匹配时刻方面，建议了一种渐进式高斯传播战略，该战略期骗3D视图和投影关系的一致性来优化渲染的2D深度和法线图。在几何滤波和弃取过程之后，优化的深度和法线贴图被用于密度化和额外的监督，最终竣事精准的几何示意。FreGS[33]将监督过程迁移到频域，并期骗二维碎裂傅立叶变换的幅度和相位属性来松开三维图像中的过度重构。基于这一想想，FreGS引入了一种频域指挥的粗精退火时刻来排斥不但愿的伪影。
多表率渲染性能的急剧下跌亦然一个值得热沈的话题[34]，[35]。这项责任[34]开始分析了低分辨率和远距离渲染下频域混叠的原因，期骗多表率高斯来责罚这个问题。然后，界说像素粉饰范围，以反应与刻下像素大小比较的高斯大小。基于这个办法，它识别小高斯，并将它们团聚成更大的高斯，用于多表率检修和弃取性渲染。Mip-splatting[35]雷同从采样率的角度责罚了这个问题，它引入了一个基于Nyquist定理的高斯低通滤波器，凭证总共不雅察样本的最大采样率来管束三维高斯的频率。为了责罚混叠和推广伪影，Mip飞溅用2D Mip滤波器取代传统的2D推广滤波器，该滤波器近似于2D盒滤波器。与检修阶段的修改不同，SA-GS[36]在测试时间仅通过2D比例自妥当滤波器操作，使其适用于任何预检修的3DGS。
其他作品试图重建具有挑战性的场景，如反射名义[37]，[38]，[39]和Relightable[40]。GaussianShader[37]通过使用搀杂神情示意并整合镜面GGX[41]和法向猜测模块来重建反射名义，其中包括漫射神情、径直镜面反射和残余神情组件，该组件不错解释散射和迤逦光反射等悦目。此外，在检修过程中，GaussianShader在3DGS中引入了暗影属性和法向几何一致性管束。mirror -3DGS[38]增多了一个可学习的镜像属性来笃定镜子的位置，并引入了一个造谣镜像视点来匡助在原始3DGS的基础上重建镜子场景。SpecGaussian[39]用各向异性球面高斯(Anisotropic Spherical Gaussian)代替原本的3DGS来构建具有镜面和各向异性重量的场景，并引入基于锚点的示意[26]以提高效率。
可调光3D高斯(R3DG)[40]示意使用可调光点的3D场景，每个点由法线标的、BRDF参数和入射照明表征，其中入射光被判辨为全局和局部组件，具有与视图关联的可见度。然后，在R3DG中瞎想了一种新的基于界限体端倪的基于点的色泽追踪时刻，以竣事高效的可见性烘烤和及时渲染，并具有准确的暗影后果。DeblurGS[42]责罚了由严重腌臜引起的相机姿势不准确的挑战，这扼制了表示结构(SfM)的灵验性。DeblurGS通过猜测每个腌臜不雅察的6解放度(6-DoF)相机表示并合成相应的腌臜渲染来优化狠恶的3D场景。本文还先容了一种用于检修雄厚性的高斯细巧化退火战略
3.3泛化和寥落视图
在寥落视图诞生下的泛化和重建问题一直是学术界热沈的焦点。隐式示意(如NeRF)和显式示意(如3DGS)在现实应用中都面对着弘远的糟塌，因为每个场景都需要重新检修，况兼对密集样本输入的需求很高。在本节中，咱们将磋磨他们的实验诞生，并提供对现存作品的更详备的了解。
3.3.1可推论的三维高斯飞溅
现存的可泛化的3D重建或新颖的视图合成任务的宗旨是期骗等闲的缓助数据集来学习与场景无关的示意。在NeRF[43]，[44]，[45]的推敲中，该过程普通是输入少许(1-10)个姿态相邻的参考图像来推断宗旨图像。发射场手脚一个中介，灵验地幸免了明确的场景重建的需要，并将任务滚动为一个场景不能知的新式视图合成问题。
比较之下，3DGS的明确示意导致了无数的责任聚会在使用参考图像径直推断相应的高斯基元的每像素基础上，随后被用于从宗旨视图渲染图像。为了竣事这一丝，Splatter Image[46]等早期作品建议了一种将图像转化为高斯属性图像的新范式，从而展望每个像素对应的高斯原语。然后将此范例扩展到多个参考图像，以获取更好的渲染性能。
可是，与NeRF中的泛化勤勉不同，可泛化3DGS的检修难度澄莹增多。不能细小巧化等操作会对泛化检修过程产生负面影响。为了卤莽这些挑战，pixelSplat[47]旨在从使用极极变压器结构[44]索求的特征中展望概率深度分散，并对该分散进行采样以替换不能微重量。
此外，基于多视图立体(MVS)的方法在场景重建和新视图合成方面取得了显赫的收效，特地是引入了资本质积，增强了聚集的空间意会智力。与MVSNeRF[48]中的方法访佛，MVSplat[49]建议使用三维空间中的平面扫描来示意代价体积，并在寥落参考输入中展望深度，精笃定位高斯基元的中心。这种方法为新的视图合成提供了有价值的几何陈迹。
此外，一些推敲[50]、[51]侧重于引入三平面来竣事泛化智力。文件[50]先容了基于参考特征的点云端示解码器和三平面示意解码器。通过并行解码，它们构建结合显式点云和隐式三面场的搀杂示意，使高斯解码器省略在位置查询后径直展望高斯属性。基于访佛的示意，AGG[51]引入了一种基于伪标签的开动化方法和多阶段检修战略。该战略包括粗高斯生成，然后使用参考图像特征进行超分辨率生成，从而产生详备的输出。
3.3.2寥落视图诞生
从寥落输入重建存在紧要挑战，其中3DGS的方法基本上访佛于NeRF，其目的是开发新的正则化战略并整合补充信息，如深度数据。
Chung等东谈主[52]建议使用单目深度猜测模子来展望深度图，随后使用SfM[53]对深度图进行细化，以获取精准的深度范围。此外，他们的责任结合了深度平滑损构怨两种针对有限样本场景量身定制的改进时刻。在深度监督的基础上，FSGS[54]引入了一种接近指挥的高斯上采样方法来增多数目，并通过2D先验模子集成新的伪视图，以进一步缓解过拟合。
随后，Touch-GS[55]在机器东谈主感知应用中扩展了触觉感知的范例。触觉感知数据与单目深度信息对王人后，基于隐式名义示意灵验展望相应的深度和不笃定性图，用于增强开动化和优化过程。
此外，DNGaussian[56]从正则化的角度探讨了这个问题，建议了两种不同的正则化:硬深度和软深度，以责罚场景几何的退化问题。然后，DNGaussian引入了全局和局部深度归一化方法，以提高对局部深度幽微变化的聪惠度。
一些推敲聚会在开动化和检修战略上。GaussianObject[57]引入了一种基于Visual Hull的开动化战略和一种期骗距离统计数据来排斥飘浮物的优化方法。此外，GaussianObject瞎想了一个高斯诱导模块，其中包括数据采集、检修和推理范例，从而期骗预检修模子来责罚寥落视点条件下的装扮和信息丢失问题。
4 三维高斯溅射的应用
由于其效率和传神的渲染后果，3DGS在各式应用领域发扬出色，包括数字东谈主体重建，东谈主工智能生成内容(AIGC)和自动驾驶等。在前东谈主探索的基础上，3DGS可径直手脚中枢时刻应用于多个推敲领域，灵验取代传统的3D示意口头。
4.1东谈主体重建
3DGS在数字东谈主体关联任务中的应用，包括东谈主体重建、动画和东谈主体生成，照旧引起了推敲界的等闲热沈。最近的作品不错凭证重建的部分进行分类。
4.1.1东谈主体重构
东谈主体重构主淌若在多视角或单目视频中重构可变形的东谈主体化身，并提供及时渲染。咱们在表1中列出了近期作品的比较。
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大多数推敲[58]、[60]、[61]、[62]、[63]倾向于使用事先构建好的东谈主类模子，如SMPL[66]或SMPLX[67]手脚强先验学问。可是，SMPL仅限于引入对于东谈主体自身的先验学问，因此对服装和头发等外部特征的重建和变形建议了挑战。
对于外不雅的重建，HUGS[60]仅在开动阶段使用SMPL和LBS，允许高斯原语偏离开动网格，以准确地示意服装和头发。Animatable Gaussian[65]使用一个不错恰当外不雅的模板手脚率领，并期骗StyleGAN来学习posedependent高斯映射，增强了对详备动态外不雅建模的智力。GaussianAvatar[61]选择了一种捕捉约略全局外不雅的特征，该特征与姿势特征相结合。然后将这些组合的特征输入到解码器中以展望高斯基元的参数。DGS-Avatar[63]引入了一种非刚性变换模块，该模块期骗多级哈希网格编码器对3D位置进行编码，并将其与位姿潜相诱导，形成浅MLP聚集的输入，该聚集展望高斯在某些位姿下的位置、表率和旋转的偏移量。
此外，某些推敲[60]，[62]弃取不期骗这一性情，从而镌汰变形的复杂性，促进更快的渲染速率。可是，这些方法也引入了一定进度的失真。一些推敲将问题空间从3D投影到2D，从而镌汰了复杂性，并省略期骗老到的2D聚集进行参数学习。ASH[64]建议通过变形聚集生成与表示关联的模板网格，并从该网格展望与表示关联的纹理映射。然后，二维聚集通过生成的纹理图展望高斯参数。访佛地，Animatable Gaussian[65]将模板网格东谈主体模子从范例空间投影到两个二维平面(正面和后头)上，并在这些空间中学习高斯属性。gps -高斯[59]通过引入高斯参数图(Gaussian Parameter Maps)来责罚可泛化的东谈主类新视图合成问题，这种图不错径直回想，而无需对每个主题进行优化。该方法辅以深度猜测模块，将2D参数图进步到3D空间。
4.1.2头部重建
在东谈主类头部重建领域，像大多数使用SMPL手脚强先验的管谈一样，GaussianAvatars[68]的责任集成了FLAME[69]网格，为3DGS提供先验学问，以竣事超卓的渲染质料。该方法赔偿了FLAME网格无法准确形承诺追踪的细节和元素。可是，高斯头像[70]月旦使用火焰网格和线性搀杂皮肤(LBS)面部变形，属目到这些相对简便的线性操作难以捕捉复杂面部神情的幽吞吐别。相背，它建议使用MLP来径直展望高斯函数从中性抒发式改造为宗旨抒发式时的位移。这种方法有助于渲染高分辨率头部图像，竣事高达2K的分辨率。
4.1.3其他
此外，3DGS还在其他与东谈主类关联的领域推出了翻新的责罚有谋略。GaussianHair[71]专注于东谈主类头发的重建，使用表示的圆柱形高斯模子雠敌发进行建模。同期，专门引入了高斯毛发散射模子，进一步增强了对结构的拿获，使重建的链在不同光照条件下都能以高保真度渲染。Gaussian Shadow Casting for Neural Characters[72]的推敲侧重于各式视角和表示下的暗影打算，开始使用NeRF从输入的东谈主体姿势和检修图像中重建密度、法线和倒映率值的体积。随后，它将NeRF输出密度映射与一组各向异性高斯函数拟合。高斯示意竣事了更灵验的色泽追踪和延伸渲染时刻，取代了传统的采样过程，从而加速了暗影的打算。此外，一些推敲[73]，[74]探讨了3DGS与生成模子的集成，这将在4.2节中磋磨。
4.2东谈主工智能生成内容(AIGC)
东谈主工智能生成内容(AIGC)期骗东谈主工智能时刻自主生成内容。最近，基于3DGS生成3D (XY Z)示意的方法激增。在本章中，咱们凭证指示的类型和它们生成的对象系统地对现代算法进行分类。类别包括图像到3d对象生成、文本到3d对象生成、多对象和场景生成、4D生成(XY Z−T)，如图4所示。底下，咱们将概述这些类别中的关联责任。
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4.2.1 T文本到3D对象
面前，无数的推敲致力于于扩展分数蒸馏采样(SDS)[79]，它在这方面起着至关紧迫的作用，旨在使用蒸馏范式径直生成具有多视图一致性的3D示意。为了进一步施展SDS，咱们将三维示意示意为θ，将可微渲染过程示意为g(·)，从而将渲染图像示意为g(θ)。DREAMFUSION[79]确保来自每个录像机视点的渲染图像谨守来自预检修扩散模子φ的着实样本。在实践中，他们期骗现存扩散模子的分数猜测函数ϵϕ(xt， t， y)，其中ϵϕ凭证噪声图像xt和文本条件y展望采样噪声。因此，分数蒸馏赔本的梯度为θ，
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自后的作品等闲选择了这种方法，或其改进的变体，手脚生成的主要监督。一些作品[75]、[80]、[81]侧重于改进框架，将分数蒸馏赔本应用于3DGS。
DreamGaussian[75]是一项将扩散模子与3DGS相结合的早期责任，它选择了两阶段的检修范式。该方法树立在分数蒸馏采样(SDS)的基础上，通过从3DGS中索求显式网格示意来确保生成模子的几何一致性，并在UV空间中细化纹理以提高渲染质料。与此同期，Chen等东谈主[80]的责任引入了Point-E[82](或其他文本到点云模子)以及3D分数蒸馏赔本来率领第一阶段的3D几何生成。在第二阶段，选择基于密度的细巧化，进一步细化发电质料。访佛地，GaussianDreamer[81]选择了调换的基本办法;可是，它的区别在于选择噪声点增长和神情扰动等战略来责罚开动化过程中点云密度不及的问题。
可是，分数蒸馏的寻模范式通常导致生成的扫尾过饱和、过度平滑和费事细节，这在NeRF的关联责任中得到了等闲的磋磨[83]。GaussianDiffusion[84]引入变分高斯来松开二维扩散模子的不雄厚性，并结合结构化噪声来增强三维一致性。
也有一些责任侧重于改进SDS。luciddream[85]责罚了传统SDS固有的过度平滑和采样要道不及的挑战。通过引入笃定性扩散轨迹(DDIM[86])和基于区间的分数匹配机制Eq. 9，竣事了超卓的生成质料和效率。随后，Hyper-3DG[87]树立在luciddream[85]的基础上，通过引入超图[88]来探索贴片高斯原语之间的关系。雷同，LODS[89]分析了检修和测试过程之间的内在不一致性以及SDS中大型CFG (Classifier-Free Guidance)导致的过平滑效应。为了卤莽这些挑战，LODS建议了一组额外的可学习的无条件镶嵌和LoRA (low-rank Adaptation)的低秩参数[90]。
分数蒸馏赔本在AIGC中也不错替代。IM-3D[91]识别了与分数蒸馏赔本关联的优化转折。因此，它试图微调现存的图像到视频生成模子，以生成多视图空间一致的图像(视频)。这些生成的多视图图像然后用作3DGS生成的监督。访佛地，LGM[92]建议了一种从文本或单个图像生成3DGS的新范式。它期骗已有的聚集生成宗旨的多视图图像，并期骗具有交叉视图孤高情的基于非对称U-Net的架构重建不同输入下的三维模子。
作品[93]，[94]旨在仅使用前馈聚集生成，而不需要特定场景的检修。brightdream[93]旨在将3.3.1中所述的可综合示意纳入文本到3D生成中，从而无需在特定场景中进行再培训即可径直创建3D模子。brightdream展望固定开动化后的位置偏移量，并对索求的文本特援引入一个文本指挥的三平面生成器来展望3DGS的其他属性，从而竣事自便文本到3D模子的转化。GVGEN[94]热沈的是莫得三平面的前馈诞生，建议了高斯体积手脚可泛化生成的结构化轻量级示意。在此基础上，GVGEN通过检修好的扩散模子生成高斯距离场，并期骗它来率领相应属性的展望。
一些作品[73]，[74]也试图将这种生成范式应用于数字东谈主类生成等领域。HumanGaussian[74]结合RGB和深度渲染来改进SDS，从而共同监督东谈主体外不雅和几何结构感知的优化。此外，它还引入了退火负指示率领和基于缩放的修剪战略来责罚过饱和和浮动伪影。除了无数依赖于扩散模子的责任外，Abdal等东谈主[73]的责任还建议了一种将3DGS与Shell Maps[95]和3D生成对抗聚集(GANs)框架相结合的新范式。通落伍骗高斯壳映射，该方法快速示意东谈主体过火相应的变形。
4.2.2图像到3D对象
访佛于NeRF的责任，最近的推敲[77]，[96]也专注于从单个图像生成总共这个词3DGS。
Repaint123[77]谨守访佛于DreamGaussian[75]的过程，将这一过程分为粗优化阶段和细优化阶段。在粗化阶段，它使用预检修的Zero-123[97]手脚监督，并使用SDS优化粗化3DGS。在精细阶段，Repaint123从第一阶段索求网格示意，并建议结合深度和参考图像来率领新视图图像的去噪过程，确保视图之间的一致性。对于视图之间的重迭和装扮区域，Repaint123选择可视性感知自妥当重绘方法来提高这些区域的重绘质料，然后用于微调3DGS。
FDGaussian[96]建议了一种更径直的方法，将总共这个词生成过程分为多视图图像生成和3DGS重建。在生成阶段，FDGaussian通过正交平面解耦从图像中索求三维特征，优化基于0 -1- 3的多视图生成模子[97]。在重建阶段，通过基于限定优化的方法，提高了3DGS的效率和性能基于高斯间距离和极外热沈的交融战略。
4.2.3多宗旨和场景生成
在大多数应用场景中，除了单对象生成除外，多对象和场景生成更为紧迫。
多宗旨生成:一些推敲[78]、[98]探索了多个复合对象的生成，这些推敲不仅热沈单个对象，而且旨在推敲多个对象之间的相互作用。CG3D[98]分别磋磨了这两个方面。对于单个物体的重建，CG3D在Alpha hull上引入K隔邻赔本[99]，以确保展望的高斯原语均匀分散并聚会在物体名义。为了展望多个对象之间的相互作用，CG3D期骗SDS和从文本中索求的概率图模子来展望对象之间的相对关系。终末，通过结合重力和物体之间的斗争关系等先验，CG3D竣事具有果真物理交互的模子。
为了简化这一问题，GALA3D[78]使用大型谈话模子(llm)生成的布局来率领多个对象重建。GALA3D通过探索位置分散并凭证布局优化高斯基元的局势，生成合适指定布局的场景。此外，通过SDS监督单个对象和总共这个词场景的生成，并引入布局细化模块，GALA3D竣事了愈加传神和文本一致的生成扫尾。
场景生成:与以对象为中心的生成不同，场景生成普通需要结合额外的缓助信息，举例预检修的单目深度猜测模子，以竣事高精度开动化。为了竣事这一丝，LucidDreamer2[100]瞎想了一个两阶段的生成范式。在第一阶段，LucidDreamer2期骗预检修的文本到图像模子和单目深度猜测模子来开动化点云，并在绘画模子中引入雄厚扩散[101]来完成多视图一致的场景点云。第二阶段，使用生成的点云对3DGS进行开动化，并扩展监督图像，确保检修过程愈加通达。基于访佛的范例，Text2Immersion[102]引入了姿势渐进生成战略来竣事更雄厚的检修过程，并结合了放大视点和预检修的超分辨率模子来优化生成的场景。
4.2.4 4D生成
除了静态场景外，一些推敲[76]、[103]、[104]照旧入手深入推敲动态3D场景。与使用文本到图像的SDS生成静态场景访佛，东谈主们很当然地觉得文本到视频的SDS可能会生成动态场景。
Align Your gauss (A YG)[103]明确地将问题分为两个阶段:静态3DGS重建和4DGS(动态3DGS)重建。在静态重建阶段，A YG将预检修的文本指挥多视图扩散模子MVDream[105]和文本到图像模子结合起来，共同监督3DGS检修。在动态重建阶段，A YG建议使用预检修的文本到图像和文本到视频模子来监督动态3DGS检修。此外，A - YG引入了简化的分数蒸馏赔本来镌汰检修的不笃定性。
DreamGaussian4D[76]树立在DreamGaussian[75]的基础上，以单个参考图像手脚输入，期骗预检修的图像到视频模子以及多视图生成模子进行监督检修。GaussianFlow[104]旨在期骗视频中的光流信息手脚缓助监督来缓助4DGS的创建。与动态高斯责任Motion4D[106]访佛，本推敲开始分析了高斯基元在三维空间中的表示与二维像素空间中的像素表示(光流)之间的关系。通过对光流对王人三维高斯表示，GaussianFlow不错竣事文本到4dgs和图像到4dgs的生成。可是，视频生成模子的不雄厚性影响了基于sds的视频生成的性能。
4DGen[107]通过为给定视频的每一帧引入多视图生成模子来创建伪标签，取代视频生成模子，责罚了这个问题。为了确保时刻一致性，4DGen期骗来自Hexplane的多表率中间示意[108]来管束高斯原语随时刻的平滑性，进一步提高4DGS生成质料。雷同，在调换的配景和实验诞生下，Fast4D[109]使用这些伪标签形成图像矩阵，并商量时刻和空间维度(即行和列)的连气儿性。期骗图像矩阵手脚监督，Fast4D建议了一种新的随时刻变化的3DGS示意[110]，以竣事高效和高质料的生成。
此外，一些推敲[111]侧重于对现存静态3DGS进行为画化。为了将输入视频中的现存3DGS动画化，BAGS[111]引入了神经骨骼和蒙皮权来描画基于正则空间的空间变形。期骗扩散模子先验和刚体管束，不错手动操作BAGS来竣事新的姿态渲染。
4.3自动驾驶
在自动驾驶领域，3DGS主要应用于大范围驾驶场景的动态重构和组合SLAM应用。
4.3.1自动驾驶场景重构中国 肛交
驾驶场景重构是一项具有挑战性的任务，触及大范围场景重构、动态对象重构、静态对象重构、高斯搀杂重构等多个时刻领域。
无数文件[112]、[113]、[114]将重建过程分为静态配景重建和动态宗旨重建。
DrivingGaussian[112]旨在期骗多传感器数据重建自动驾驶中的大范围动态场景。在静态配景下，DrivingGaussian在不同深度箱下引入增量静态三维高斯函数，以松开远方街景形成的表率沾污。对于动态对象，驱动高斯引入动态高斯图来构造对象之间的关系多个宗旨(其属性包括位置、local-toworld坐标变换矩阵、标的等)，在静态配景下共同重构总共这个词自动驾驶场景。streetgauss[113]选择了访佛的方法，重要的区别在于在重建配景和远景时引入了语义属性。此外，streetgauss使用傅里叶变换来灵验地示意动态3DGS的SH时刻变化。在前东谈主推敲的基础上，HUGS[114]结合了独轮车模子和正角速率建模，以协助在物理管束下进行为态重建。与之前的动态3DGS责任访佛[106]，[115]，HUGS也选择光流监督，结合渲染RGB赔本、语义损构怨Unicycle Model赔本，从而提高动态重建精度。
此外，3DGS已被应用于多模态时空校准任务[116]。通落伍骗LiDAR点云手脚高斯位置的参考，3DGS-Calib[116]构建了连气儿的场景示意，并在总共传感器之间实践几何和光度一致性，与基于nerf的方法比较，显赫减少了检修时刻，竣事了准确和稳健的校准。
4.3.2同期定位与制图(SLAM)
SLAM是机器东谈主时刻和打算机视觉中的一个基本问题，即诱导构建未知环境的舆图，同期笃定其在该环境中的位置。SLAM的时刻方法大致可分为传统方法、触及NeRF的时刻和与3DGS关联的方法。其中，3DGS方法因其提供连气儿名义建模、镌汰内存要求、改进噪声和异常值处理、增强孔填充和场景诱导以及3D网格重建中的机动分辨率而脱颖而出[117]。
一些推敲[118]、[119]、[120]、[121]、[122]保留了传统的SLAM输入，并从在线追踪和增量映射两个角度进行了推敲。在早期的推敲中，GS-SLAM[118]期骗3DGS手脚SLAM的场景示意，并引入了自妥当扩展战略。该战略包括在检修阶段动态添加新的高斯原语，并凭证拿获的深度和渲染的不透明度去除噪声原语，从而促进表示时间的连气儿场景重建。对于录像机追踪，GS-SLAM建议了一种先进的从粗到精的优化战略。开始，渲染一组寥落的像素来优化追踪赔本，并获取相机姿态的开动鄙俗猜测。随后，基于这些粗相机位姿和深度不雅测，在三维空间中弃取可靠的高斯基元，在几何结构明确的重绘制区域率领GS-SLAM，进一步细化粗相机位姿。总共这个词过程使用重新渲染赔本进行监督。
Photo-SLAM[119]引入了一种新的SLAM框架，该框架具有超原语映射(Hyper Primitives Map)，它结合了ORB特征[123]和高斯属性。基于这种示意，该框架期骗LevenbergMarquardt (LM)算法[124]来优化投影关系的低化和几何映射。基于这些扫尾，Photo-SLAM建议了一种基于几何的细巧化战略和基于高斯金字塔的学习机制来构建传神的映射。终末，该框架集成了闭环[123]，以进一步校正相机姿态，提高映射质料。
Gaussian-SLAM[121]通过将舆图离别为多个子舆图，每个子舆图分别重建，从而松开灾荒性淡忘，责罚了映射挑战。对于相机追踪，作家不雅察到追踪精度受到3DGS外推智力的截止，并建议结合DROID-SLAM的轨迹缓助[125]来增强重建。该责任[126]领路导出了与录像机位姿关联的雅可比矩阵，建议了一种高效的录像机位姿优化战略。在映射阶段，作家猜测帧到帧的共可见性，并瞎想了一个重要帧弃取和管理机制，该机制优先商量具有低共可见性的帧手脚重要帧。这保证了统一区域内非冗余重要帧的灵验期骗，从而提高了映射效率。
在前东谈主责任的基础上，RGBD GS-ICP SLAM[127]将广义迭代最近点(Generalized Iterative nearest Point， G-ICP)[128]算法集成到映射和追踪中。通过分享G-ICP和3DGS之间的协方差以及选择表率对王人时刻，这项责任最大限制地减少了冗余打算并促进了快速不停。雷同，Sun等东谈主[129]的责任也建议了一种由孔洞和渲染错误指挥的细巧化战略，以绘制未不雅测区域并细化重新不雅测区域。此外，作家还瞎想了一个新的正则化项来缓解灾荒性淡忘的问题。
语义很紧迫，因为它们不仅提供了场景意会，而且还雄厚了检修过程。SGS-SLAM[122]选择多通谈几何、外不雅和语义特征进行渲染和优化，并建议了基于几何和语义管束的重要帧弃取战略，以提高性能和效率。此外，由于语义示意的构建，SGS-SLAM省略剪辑对应于语义一致区域的3DGS。基于此，SEMGAUSS-SLAM[130]瞎想了一个特征级的鲁棒性监督，并引入了一个基于特征的束诊治来松开追踪过程中的累积漂移。后续作品NEDS-SLAM[131]也选择了这一办法，引入语义特征缓助SLAM优化，并结合DepthAnything[132]学习具有三维空间感知的语义丰富特征。此外，NEDS-SLAM还建议了一种基于造谣多视图一致性查抄的剪枝方法来识别和排斥异常值。
此外，也有一些推敲聚焦于关联问题，如定位[133]和导航[134]。3DGS- reloc[133]引入了激光雷达数据开动化来缓助3DGS制图。在此基础上，它建议将3DGS子舆图离别为2D体素舆图，并期骗kd树进行灵验的空间查询，从而减少GPU内存的过度破钞。终末，3DGS-ReLoc选择基于特征的匹配和视角-n-点(Perspective-n-Point， PnP)方法对查询图像的姿态进行迭代细化，在全局舆图中竣事精笃定位。
在室内导航的配景下，GaussNav[134]侧重于实例图像导航(IIN)任务。基于重建的3DGS舆图，GaussNav建议了一种图像宗旨导航算法，通过分类、匹配和旅途贪图，取得了令东谈主印象久了的后果。
5 3d高斯飞溅的扩展
手脚3D示意的一项基本时刻，3DGS不错进一步扩展以获取更多功能，包括动态3DGS[图5(a)]、3DGS的名义示意[图5(c)]、可剪辑3DGS[图5(b)]、具有语义意会的3DGS[图5(d)]和基于3DGS的物理模拟[图5(e)]。
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5.1动态三维高斯飞溅
动态3DGS的推敲最近引起了推敲东谈主员的极大热沈。动态场景重建杰出了静态场景重建的局限性，可灵验应用于东谈主体动作捕捉、自动驾驶仿真等领域。与静态3DGS不同，动态3DGS不仅要商量空间维度的一致性，还要商量时刻维度的一致性，以确保随时刻推移的连气儿性和平滑性。在这里，咱们凭证不同的重建输入将它们分为多视点视频和单视点视频。
5.1.1多视图视频
一些作品[135]、[140]尝试径直逐帧构建动态3DGS。
早期的责任[135]通过允许高斯函数随时刻迁移和旋转，同期保持经久的属性(如神情、不透明度和大小)，将3DGS从静态场景扩展到动态场景。重构是暂时在线实践的，其中每个时刻步都使用前一个时刻步的示意进行开动化。第一个时刻步手脚优化总共属性的开动化，然后在后续时刻步中固定这些属性，除了那些界说表示的属性。物理先验，包括局部刚度、局部旋转相似性和恒久局部等距，使高斯函数的表示和旋转正则化，如式5-7所示。磋磨了配景信息相似、多视点录像机互异等要素对重建性能的影响。
访佛地，3DGStream[140]为转型展望瞎想了一个两阶段的检修过程。第一阶段，引入神经变换缓存和I-NGP[9]来重建动态3DGS。在第二阶段，3DGStream建议了一种自妥当细巧化战略，通过打算梯度开动化新的高斯位置。其他作品[141]，[142]旨在通过展望变形来竣事这种性能。SWAGS[141]引入了基于窗口的4DGS，将视频采样到多个窗口中以竣事恒久的场景重建。为了保证每个窗口内的变形进度尽可能相似，引入了一种基于平均流量的自妥当窗口离别方法。然后使用动态MLP来指挥优化热沈动态区域。在多个采样窗口展望的基础上，SWAGS建议使用相邻窗口重迭帧的一致性来瞎想自监督赔本，微调总共这个词场景，从而排斥窗口离别的时刻不连气儿。
5.1.2单目视频
一些单目动态3DGS作品[106]、[143]、[144]、[145]、[146]倾向于分为典型重建和变形展望两个阶段。
该推敲[143]开始在范例空间中重构了静态3DGS。然后，它将编码的位置和时刻t手脚输入，凭证位置、旋转和比例输出偏移量。为了松开不准确姿势引起的过拟合问题，本推敲引入了一种退火平滑检修范式，该范式包含线性衰减高斯噪声。在此基础上，GauFRe[144]建议了一种将动态和静态场景建模解耦的范式，其中动态部分使用了访佛于[143]的方法。D-GS[145]引入了多表率HexPlane[108]手脚编码时空信息的基础示意。为了优化检修过程，4D-GS选择多头解码器分别展望高斯基元的不同属性。MDSplatting[146]也在此基础上结合了[135]中建议的局部刚度损构怨等长赔本，并瞎想了基于动量守恒定律的正则化项，使动态表示轨迹愈加平滑。此外，作家在解码部分加入了暗影展望，进一步增强了重建的果真感。Guo等[106]通过分析三维高斯表示与像素级流之间的对应关系，构建了一种流量增强方法，并引入了基于不笃定性和动态感知的额外光流监督。此外，它还建议了一种基于速率场的表示注入器和动态映射优化战略，以松开与展望变形关联的挑战。而不是碎裂的偏移量，探索时刻连气儿表示不错提高时刻维度的平滑性。Katsumata等东谈主的责任[115]结合傅里叶近似随时刻和光流监督来模拟3DGS的属性变化，确保连气儿变化而不引入过多的参数。
DynMF[147]觉得，每个场景都由有限的固定数目的轨迹构成，并为空间表示引入了灵验的基函数。基于这些基函数，DynMF瞎想表示总共来展望动态位置和旋转属性，并引入寥落性和刚度等管束来进一步提高优化性能。访佛地，STG[148]建议使用时刻关联的径向基函数来示意不透明度属性，并使用参数化多项式来描画高斯基元的表示和旋转。此外，引入了一种新的与时刻和视图关联的特征溅射范式来取代球面谐波的神情。
Gaussian-Flow[149]旨在通过分析多项式[147]、[148]和傅立叶级数拟合[115]的优障碍，开发一种省略拟合可变表示的示意。然后建议了一种将两种方法相结合的模子，构建了双域变形展望模子。终末，引入了自妥当时刻步长缩放战略和时刻平滑和刚性赔本来增强检修的雄厚性和时刻连气儿性。
SC-GS[150]旨在基于寥落限定点压缩动态场景中的表示示意。通过展望限定点、径向基函数(RBF)核和变换的位置，使用线性搀杂蒙皮(Linear Blend skin)打算总共这个词动态场随时刻的表示[151]。基于该战略，SC-GS建议了一种基于邻点RBF权重和梯度的限定点自妥当剪枝克隆战略，该战略在3DGS剪辑中具有较强的适用性。
最近的作品[110]，[152]旨在将3DGS扩展到4D空间，以竣事动态3D场景的示意。责任[110]通过将时刻维度直接收入三维示意来竣事端到端的检修。其中枢想想是同期商量空间变量(XY Z)和时刻变量(T)过火相互关系，而不是将它们视为独处变量。对于四维高斯基元，瞎想了旋转矩阵R∈R4×4的四维示意和比例因子S(四维对角线)，并期骗四维球面谐波进一步描画神情随时刻的变化。雷同，推敲[152]建议了一种基于转子的四维高斯飞溅(4DGS)示意，其中4DGS的旋转属性通过将四维转子判辨为八个组件来示意。这些重量，连同相应的参数，被用来描画时空中的旋转。在示意动态3DGS时，它在不同的时刻戳对4DGS进行切片，灵验地责罚了高动态场景中物体的短暂出现或消散。此外，该方法通过引入四维一致性赔本来增强四维空间的一致性。
5.2曲面示意
诚然3DGS不错竣事高度传神的渲染，但索求名义示意仍然具有挑战性。经过优化过程后，得到的示意通常费事有序结构，与现实曲面不相合适。可是，在许多责任历程中，基于网格的示意仍然是首选，因为它们允许使用刚劲的用具进行剪辑、雕塑、动画和重照明。
在曲面重建中，有符号距离函数(SDF)是一个不能空乏的课题。NeuSG[153]试图合伙优化NeuS[154]和3DGS，并引入了几个正则化术语，包括Scale regularization、Normal regularization和Eikonal regularization[155]，以确保3DGS尽可能平坦并沿宗旨名义分散。
SuGaR[156]期骗3DGS名义性情来瞎想渴望的SDF。然后使用这种渴望化的示意来管束现实展望的SDF过火法线，从而饱读动优化的高斯函数更紧密地与物体名义对王人。然后，使用泊松重建，SuGaR从对王人的3DGS中索求网格，这比Marching Cubes算法更快，更具可扩展性[157]。此外，一个可选的细化要道将新的高斯函数绑定到网格并合伙优化它们，从而竣事高质料的渲染和名义。
然后，3DGSR[158]旨在通过瞎想一个可微的SDF到不透明度的转化函数，将神经隐式SDF与3DGS相结合，使3DGS的优化省略更新SDF。为了责罚用碎裂3DGS优化连气儿SDF的挑战，3DGSR建议加强从体绘制获取的深度(法线)与从3DGS推断的深度(法线)之间的一致性。GSDF[159]雷同引入了一致性管束，选择了基于Scaffold-GS[26]和news[154]的双流聚集，将3DGS和神经隐式SDF结合在沿路。为了提高SDF的采样效率，GSDF期骗来自3DGS分支的深度图来率领射线采样过程，为了改善高斯基元在曲面上的分散，基于SDF分支瞎想了一种几何感知的3DGS高斯密度限定。
其他推敲[137]，[160]，[161]旨在通过增强3DGS的内在属性来责罚这一问题。这项责任[160]引入了一种称为高斯冲浪的新示意，它发扬出增强的名义重建智力。在此基础上，建议了一种深度法向一致性赔本来责罚梯度消散问题，并建议了一种体积切割战略来往除深度错误和不连气儿区域中无须要的体素。终末，应用筛选泊松重建生成曲面网格。
高斯不透明度场(Gaussian Opacity Fields， GOF)[161]是基于3DGS开发的，其中3DGS沿色泽归一化形成1DGS进行体绘制。GOF还包含深度失真和法向一致性赔本，便于从四面体网格中索求名义网格。访佛地，2D高斯飞溅[137](2DGS)用平面磁盘代替3DGS来示意在局部切平面内界说的名义。在绘制过程中，2DGS烧毁了径直的仿射变换，使用三个非平行平面来界说射线片相交，然后在应用低通滤波器后进行光栅化。
5.3可剪辑的3D高斯飞溅
3DGS以其及时渲染、复杂场景再现、显式发扬等上风，当然受到了热沈3DGS剪辑的推敲者的等闲热沈。不幸的是，面前可剪辑的3DGS作品通常费事精准的培训监督，对剪辑建议了紧要挑战。在本节中，咱们将凭证不同的任务对现存作品进行分类。
5.3.1 文本操作
为了卤莽这一挑战，现存的作品不错分为两类。第一类引入分数蒸馏赔本，如式3所示。与AIGC 4.2不同，这些方法需要剪辑指示手脚附加条件来率领剪辑过程。
基于SDS， GaussianEditor[162]在3DGS剪辑中引入了语义限定，竣事了基于语义的追踪和剪辑区域的自动屏蔽。更紧迫的是，这项责任建议了一个分层的3DGS和多代锚点丢失，这雄厚了剪辑过程，松开了SDS的当场性影响。此外，GaussianEditor还先容了2D绘制时刻，为对象删除和合并的任务提供率领。继Dreamgaussian[75]之后，GSEdit[163]使用预检修的Instruct-Pix2Pix[164]模子代替图像生成模子来打算3DGS剪辑的分数蒸馏赔本。
第二种是在重建3DGS之前对多视图2D图像进行依次剪辑。GaussianEditor2[165]期骗多模态模子、大型谈话模子和分割模子，从给定的文本描画中展望可剪辑的区域。然后，基于二维剪辑模子剪辑的图像，优化宗旨区域内的关联高斯基元。可是，这种模式引入了一个直不雅的问题:怎样确保多视图剪辑的一致性。GaussCtrl[166]引入了深度指挥的图像剪辑聚集ControlNet[167]，期骗其在剪辑聚集中感知几何局势和保持多视图一致性的智力。它还在属目层引入了潜在代码对王人战略，确保剪辑后的多视图图像与参考图像保持一致。该责任[136]旨在引入逆向渲染和三维潜在空间渲染，以保持属目图上的一致性。引入了剪辑一致性模块和迭代优化战略，进一步增强了多视图一致性和剪辑智力。
与3DGS的剪辑方法不同，最近的磋磨越来越多地聚会在剪辑4DGS上。最近的责任Control4D[168]通过引入4D高斯平面(4D GaussianPlanes)深入推敲了这一领域，该平面在结构上判辨4D空间，以确保Tensor4d在空间和时刻维度上的一致性。基于高斯平面，选择超分辨率生成对抗聚集瞎想4D生成器[169]，从扩散模子生成的剪辑图像中学习高斯平面上的生成空间，并选择多阶段渐进式指挥机制，提高局部-全局质料
5.3.2其他条件操作
除了文本限定剪辑除外，已有作品还探索了各式条件下的3DGS剪辑方法。TIP-Editor[170]需要提供剪辑文本、参考图像和剪辑位置来精细限定3DGS。中枢时刻包括分别学习现存场景和新内容的分步2D个性化战略，以及精准呈现的粗精剪辑战略。这种方法允许用户实践各式剪辑任务，举例对象插入和神情化。Point 'n Move[171]要求用户为要剪辑的对象提供带凝视的点。通过双阶段分割、重新绘制和重组要道，竣事对象的可控剪辑(包括对移除区域进行重新绘制)。
5.3.3 Stylization
在3DGS的作风迁移领域，早期的探索照旧由[172]完成。与传统的作风迁移作品相似[173]，本作品在渲染图像上瞎想了2D的作风化模块，在3DGS上瞎想了3D的色调模块。通过对王人两个模块的程式化2D扫尾，这种方法在不改变几何局势的情况下竣事了多视图一致的3DGS程式化
5.3.4动画
如5.1所述，一些动态3DGS作品，如SCGS[150]，不错通过对寥落限定点进行为画化来竣事动画后果。aigc关联的作品，如BAGS[111]，旨在期骗视频输入和生成模子来动画化现存的3DGS。在东谈主类重建的配景下也提到了访佛的推敲。此外，CoGS[174]磋磨了怎样限定这个动画。基于动态示意[135]，[143]，它使用一个小的MLP索求关联的限定信号，并对王人每个高斯原语的变形。然后，CoGS为要剪辑的区域生成3D蒙版，以减少无须要的工件。
5.4语义意会
赋予3DGS语义意会智力，不错将2D语义模子扩展到3D空间，从而增强模子在3D环境中的意会智力。这不错应用于各式任务，如3D检测，分割和剪辑。
许多责任试图期骗预检修的2D语义感知模子对语义属性进行额外的监督。早期的责任Feature 3DGS[175]将预检修好的2D基础模子索求出来，共同构建3DGS和Feature field。通过引入并行特征栅格化战略和正则化，使3DGS具有空间意会智力，并省略为卑劣任务瞎想指示式显式场景示意。随后，高斯分组[176]引入了高斯群的办法，并扩展了身份编码属性来竣事高斯分组。这项责任建议将多视图数据视为一个视图渐渐变化的视频序列，并期骗预检修的宗旨追踪模子[177]来确保从SAM (Segment Anything)中获取的分割标签的多视图一致性[178]。此外，高斯群在2D和3D空间中都受到监督，并径直用于剪辑。访佛地，这项责任[179]通过引入KNN聚类和高斯滤波来责罚语义不准确问题，这不错管束控制的高斯比肩斥远方的高斯。cosseggaussian[180]期骗事先检修的点云分割模子与双流相结合特征交融模块。该模块将来自2D编码器的未投影2D特征与来自3D编码器的3D特征结合起来，凭证高斯位置的展望[15]。通过使用解码器和语义监督，cosseggaussian不错灵验地为高斯原语注入语义信息。
其他东谈主[138]，[181]，[182]则专注于将文本视觉对王人功能整合到怒放宇宙的意会中。一个紧迫的挑战是CLIP特征的高维数，与原始高斯属性比较，这使得径直检修和存储变得转折。该责任[138]通过从CLIP[183]和DINO[184]中索乞降碎裂密集特征，将相应的连气儿语义向量引入到3DGS中，这些密集特征用于通过mlp(如VQ-V AE[185])展望碎裂特征空间中的语义谋略m。引入不笃定性属性来描画高斯基元的不雄厚性和频繁变化，瞎想自妥当空间平滑赔本来专诚镌汰镶嵌的紧凑语义特征的空间频率。LangSplat[181]使用经过检修的自动编码器压缩场景特定的CLIP特征，以减少检修内存需求。为了竣事这一宗旨，LangSplat引入了分层语义——使用SAM构建的子部件、部件和合座[178]，它责罚了跨多个语义级别的点歧义，并促进了对自便文本查询的场景意会。随后，FMGS[182]通过引入多分辨率哈希编码器[9]缓解了大CLIP特征维度的问题。
5.5物理模拟
最近的勤勉旨在将3DGS扩展到仿真任务。基于“你所看到的即是你所模拟的”的理念，PhysGaussian[139]重建了一个静态的3DGS手脚待模拟场景的碎裂化，然后结合连气儿介质力学表面和物资点法(Material Point Method， MPM)[186]求解器赋予3DGS物理属性。为了雄厚基于旋转的变化外不雅并将颗粒填充到空闲里面区域，PhysGaussian建议了一种赓续发展的标的和里面填充战略
6时刻分类
3DGS大致不错分为如下几个阶段，如图3所示:开动化、属性优化、飞溅、正则化、检修战略、自妥当限定、后处理。此外，一些同期进行的责任旨在纳入补充信息和示意，从而增强3DGS的智力。这些时刻改进不仅提高了原始3DGS的渲染性能，而且还责罚了繁衍作品中的特定任务。因此，本节深入探讨了3DGS的时刻越过，旨在为关联领域的推敲东谈主员提供有价值的视力。
6.1开动化
正确的开动化已被阐发是至关紧迫的，因为它径直影响优化过程[187]。3DGS的开动化普通使用从结构-从表示(SfM)派生的寥落点或通过当场实践。可是，这些方法通常是不能靠的，特地是在弱监督信号下，如寥落视图诞生和生成任务。
组合预检修模子是一种可选的方法。在有限数目的3D样本上预检修3D模子并将其用作开动化先验是一种可行的战略[51]。这种方法不错在一定进度上提高开动化的性能，尽管其灵验性取决于所使用的数据。为了责罚这一截止，还引入了预检修的3D生成模子[80]，[81]，[87]或单目深度猜测模子[100]，[102]用于开动化目的。此外，一些作品[80]建议引入新的摄动点以竣事更全面的几何示意。
改进开动化战略也很紧迫。在分析SfM对频谱内低频信号拿获作用的基础上，瞎想了寥落大方差(SLV)开动化，灵验地热沈SfM识别的低频分散[187]。期骗其他示意也不错增强开动化智力。通过从粗参数点模子中笃定局部V体积，在每个体积内开动化少许高斯函数，从而幸免了对宗旨的过多假定[188]。随后，建议了一种基于Visual Hull的开动化战略，省略从四幅图像中获取结构先验[57]。
磋磨:精准的开动化有可能通过提高性能和确保雄厚的检修过程，使3DGS的各式繁衍作品受益。
6.2属性扩展
3DGS的原始属性包括位置、比例、旋转、球面谐波(SH)总共和不透明度值。一些作品扩展了这些属性，使它们更恰当卑劣任务。可分为对已有属性的改进和引入新属性两种，如图6所示。
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6.2.1改进属性
高斯的某些属性不错定制，从而使3DGS适用于更等闲的任务。
表率:通过将z表率压缩为零，并结合对深度、法线或壳图的额外监督，作品[32]、[73]、[137]、[156]、[160]旨在改进高斯原语，使其更平坦、更合适用于名义重建，从而减少高斯几何重建中的不准确性。z标的不错近似为法线标的。访佛地，表率管束截止了长轴长度与短轴长度的比例[116]，[126]，[139]，确保高斯原语保持球形，以松开由过细的内核引起的有时长毛绒工件的问题。
SH:通过将哈希网格与MLP相结合，对对应的神情属性进行编码，灵验责罚了由于SH参数过多而导致的存储问题[23]。
不透明度:通过将透明度截止为接近0或1，从而最小化半透明高斯原语的数目，作品[37]，[156]竣事了更明晰的高斯名义，灵验地松开了伪影。
高斯分散:通过引入局势参数，尝试用广义指数(GEF)搀杂物代替原始高斯分散[27]。传统3DGS不错看作是广义指数族(GEF)搀杂物(β = 2)的特殊情况，提高了高斯函数的示意效率;
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6.2.2附加属性
通过添加新的属性和监督，不错增强3DGS原有的示意智力。
语义属性:通过引入语义属性和相应的监督，增强了[113]、[114]、[122]、[130]、[131]、[175]等作品的空间语义意志，这对SLAM和剪辑等任务至关紧迫。在对语义属性进行飞溅处理之后，使用2D语义分割图对3DGS的语义属性进行监督。此外，改进索求语义信息的方法[171]和引入高维语义文本特征，如CLIP和DINO特征[138]、[181]、[182]，已被用于责罚更等闲的卑劣任务。与语义属性访佛，Identity Encoding属性不错对属于统一实例或素材的3DGS进行分组，对于多对象场景愈加灵验[176]。
属性分散:使用重参数化时刻学习分散式属性而不是固定值是防护3DGS局部最小值的灵验方法[84]，并松开其对3DGS自妥当限定的依赖[47]。这些责任除了热沈位置属性的分散展望外，还纳入了表率属性的分散[84]。通过对展望的属性分散进行抽样，得到用于溅射的高斯基元。
时刻属性:用时刻属性替换原本的静态属性是3DGS动画化的重要[109]，[110]，[113]，[152]。对于4D属性，包括旋转、比例和位置，现存的作品通过在特定时刻点取时刻片[152]或将t维与4D属性解耦[109]，[110]来在时刻步t上渲染3DGS。此外，4D SH的引入对于时变神情属性至关紧迫。为此，现存文件中一般选择傅里叶级数手脚所选择的基函数，赋予SH时刻智力[110]，[113]。请属目，由于触及不同的时刻步长，这些属性普通需要基于视频的培训。
位移属性:位移属性是必不能少的，因为它们描画了高斯基元的最终位置和开动位置之间的关系。这些属性不错凭证它们对时刻的依赖性进行分类。普通使用与时刻无关的位移属性来校正约略的位置属性，不错像其他属性一样径直进行优化[46]，[63]。随时刻变化的位移属性不错描画静态3DGS的位置变化，从而竣事动态示意。这种方法普通触及引入一个微型MLP来基于时刻步长t[143]、[144]、[145]和其他限定信号[174]来展望位移。
物理属性:物理属性包含了等闲的潜在属性，这些属性描画了限定高斯原语的客不雅物理功令，从而赋予了3DGS更果真的示意。举例，不错期骗漫反射色、径直镜面反射色、残余色、各向异性球面高斯等与暗影关联的属性进行镜面重建[37]、[38]、[39]。此外，引入暗影标量来示意暗影[146]，并选择速率来示意高斯原语的瞬态信息，这对于描画动态性情至关紧迫[106]。这些属性普通通过商量特定渲染位置的物理属性的影响来更新[37]，[39]，[146]或通过合并补充监督信息，如历程图[106]。
碎裂属性:期骗碎裂属性代替连气儿属性是压缩高维示意或示意复杂表示的灵验方法。这普通是通过将VQ码本的索引值[17]、[18]、[19]、[23]或表示基的表示总共[147]存储为高斯基元的碎裂属性来竣事的。可是，碎裂属性可能导致性能下跌;将它们与压缩的连气儿属性结合起来可能是一种潜在的责罚有谋略[138]。
推断属性:这种类型的属性不需要优化;它们是从其他属性中推断出来的，并用于卑劣任务。参数敏锐性属性反应了参数变化对重构性能的影响。它由参数的梯度示意，用于率领压缩聚类[19]。Pixel-Coverage属性决定刻下分辨率下高斯原语的相对大小。它与高斯原语的水平或垂直大小关联，用于指挥高斯的表率以餍足多表率渲染的采样要求[34]。
权重属性:权重属性依赖于结构化示意，如Local V volumes[188]、Gaussiankernel RBF[150]和SMPL[189]，它们通过打算关联点的权重来笃定查询点的属性。
其他属性:不笃定性属性不错通过减少高不笃定性区域的减重来匡助保持检修的雄厚性[55]，[138]。况兼，从图像帧中索求的ORBFeatures属性[123]在树立2D-to-2D和2D-to-3D对应关系中起着至关紧迫的作用[119]。
磋磨:高斯属性的修改简化了更等闲的卑劣任务的实践，提供了一种灵验的方法，因为它不需要额外的结构元素。此外，新的高斯属性与补充信息管束的集成也有可能显赫增强原始3DGS的示意后果。举例，在某些情况下，语义属性不错产生更精准的对象界限。
6.3抛雪球算法
Splatting的作用是将三维高斯数据高效地滚动为高质料的二维图像，保证投影平滑、连气儿，显赫提高渲染效率。手脚传统打算机图形学的中枢时刻，也有东谈主从效率和性能的角度对其进行改进[137]。
TRIPS[191]在3DGS中引入了用于及时渲染的ADOP[12]，期骗屏幕空间图像金字塔进行点光栅化，并使用三线写入来渲染大点。这种方法结合了前后alpha搀杂和用于细节重建的轻量级神经聚集，确保了明晰、完好意思和无笔名的图像。这项责任[190]笃定了先前列法[15]的局限性，这些方法在投影过程中使用局部仿射近似，导致对渲染质料无益的格外。通过分析一阶泰勒张开的残差，他们树立了这些错误与高斯平均位置之间的关联性。在此基础上，将长入的投影平面替换为切平面，通过基于单元球面的光栅化器(Unit Sphere Based Rasterizer)松开原始3DGS的投影错误，如图7所示。在第5.2节先容的2D-GS[137]中也提到了访佛的问题。
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6.4正规化
正则化是三维重建的重要。可是，由于费事来自3D数据的径直监督，原始3DGS通过将渲染图像与果真图像进行比较来监督其检修。这种局势的监督可能导致检修不雄厚，特地是在不笃定的场景中，举例那些具有寥落视图诞生的场景。在本节中，咱们将正则化项分为2D和3D正则化项，如图8所示。3D正则化主要径直为3DGS提供管束，而2D正则化条目则施加管束对渲染图像的管束，从而影响属性的优化。
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6.4.1 3D正则化
三维正则化由于其直不雅的管束智力而引起了东谈主们的极大热沈。这些勤勉不错凭证其宗旨宗旨分为单个高斯原语、局部正则化和全局正则化。
单个高斯原语正则化:这种正则化主淌若为了改进高斯原语的某些属性[32]，[78]，[126]，[139]，如第6.2节所述。
局部正则化:由于3DGS的显式示意，在局部区域内对高斯原语施加管束是专诚旨的。这种管束不错保证高斯基元在局部空间的连气儿性。为了保证可变形宗旨的局部刚度，普通选择物理正则化方法，包括短期局部刚度赔本、局部旋转相似损构怨恒久局部等距赔本。短期局部刚性意味着控制的高斯函数应该跟着刚体在时刻步间的变换而迁移，
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其中µ为高斯平均位置，i和j为相邻点的索引，t为时刻步长，R示意旋转;局部旋转相似性强制相邻的高斯基元随时刻步长具有调换的旋转，
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其中，- q是每个高斯旋转的归一化四元数示意;恒久的局部等距赔本不错防护场景元素漂移，
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[103]，[104]，[135]，[146]，[147]，[150]，[174]，[188]。随后，一些作品也选择了访佛的范式来管束局部刚度[111]，[149]。
除了刚度赔本外，动量正则化守恒也不错手脚动态场景重建的管束。它饱读动一个恒定的速率矢量，并对3D轨迹应用低通滤波后果，从而平滑短暂变化的轨迹[146]。此外，还有一些局部一致性正则化术语也旨在管束局部区域内的高斯原语以保持相似的属性，如语义属性[138]、[176]、[179]、位置[98]、[107]、时刻[149]、帧[141]、法线[192]和深度[52]。
全局正则化:与相邻区域的局部正则化不同，全局正则化旨在管束合座3DGS。物理关联的正则化引入了现实宇宙的物理特征来管束3DGS的情状，包括重力损构怨斗争赔本等。重力损耗用于管束物体与大地之间的关系，而斗争损耗用于管束多个物体之间的关系[98]。
受益于3DGS的显式示意，不错径直获取深度和法线标的属性，这些属性不错在检修过程中手脚管束，特地是在名义重建任务中。深度正态正则化通过比较深度值打算的正态与展望的正态[37]、[158]、[160]、[161]来竣事深度正态一致性。这种方法灵验地同期对法线和深度进行管束。此外，径直受束法向或深度亦然可行的。由于费事径直监督信号，正态正则化普通选择自监督范式，可通过瞎想来自梯度[153]、高斯基元的最短轴标的[37]或SDF[158]、[159]的伪标签来竣事。访佛地，深度正则化也选择访佛的方法;可是，它不仅旨在精准的深度值，而且还寻求确保在3DGS中明晰的名义。深度失真赔本[8]沿射线蚁集高斯基元
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式中，z为高斯的交点深度[137]，[161]。除了自监督方法外，结合额外的预检修模子来猜测正态[160]和深度[38]，[54]，[56]，[193]已被阐发在normal Regularization和depth Regularization中更灵验。在此基础上，繁衍作品引入硬深度和软深度正则化来责罚几何退化问题，获取更完好意思的曲面[56]。一个访佛的正则化术语是SDF正则化，这也诟谇面重建的一种管束战略。它通过将3DGS对应的SDF管束为渴望分散[153]，[156]，[158]，[159]，[194]来获取所需的曲面。
6.4.2二维正则化
与3D正则化的直不雅管束不同，2D正则化普通用于责罚原始赔本函数自身不及的管束情况。
SDS赔本:一个紧迫的例子是SDS赔本，如式3所示，它期骗预检修的2D扩散模子来监督通过蒸馏范式进行的3DGS检修[75]，[162]。该方法还被扩展到索求预检修的3D扩散模子[82]、多视图扩散模子[195]、图像剪辑模子[164]和视频扩散模子。其中，引入三维扩散模子[80]、[196]和多视图扩散模子[76]、[77]、[78]、[103]、[104]、[107]不错优化显式几何的重建和多视图一致性。图像剪辑模子[163]不错竣事可控剪辑，视频扩散模子[103]不错使用视频SDS进行为态时刻场景生成。基于这一范式，其他模态图像的提真金不怕火也具有后劲，因为它不错提供来自相应预检修扩散模子的更多管束，举例RGB-Depth[74]，其中瞎想者需要磋磨怎样构建扩散模子。
一些改进专门针对SDS的固有问题[85]，[89]。区间分数匹配是为了责罚当场和单步抽样的问题而建议的。
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其中s = t - δT， δT示意小步长[85]。引入抵赖指示[197]亦然一种方法[74]
流赔本:流赔本是动态3DGS常用的正则化术语。使用预检修的二维光流猜测模子的输出手脚真值，它不错通过打算单元时刻内高斯基元的位移并将这些3D位移溅射到二维平面上来呈现展望的流量[104]，[114]，[115]。可是，这种方法有很大的差距，主淌若因为光流是二维平面属性，容易受到噪声的影响。弃取空间深度正确的高斯基元，通过KL散度引入不笃定性管束光流是一种潜在可行的方法[106]。
其他赔本:还有一些2D正则化术语值得磋磨。举例，在频域截止渲染图像与大地果真值之间的幅度和相位互异不错手脚一种赔本函数来缓助检修，从而缓解过拟合问题[33]。通过噪声扰动为假定视点引入伪标签有助于寥落视图诞生下的检修[54]。在大范围场景映射中，管束优化前后属性的变化不错防护3DGS上的灾荒性淡忘[129]。此外，束平差普通是位姿猜测问题中的一个紧迫管束[118]，[119]，[130]。
值得属目的是，不管是使用2D照旧3D正则化，由于3DGS中无数的原语，合座优化有时不是最优的。一些原语普通会对扫尾产生无法限定的影响。因此，有必要通过使用可视性[120]、[122]、[131]、[134]等方法弃取紧迫的高斯原语来率领优化。
磋磨:对于特定的任务，普通不错引入各式管束，包括2D和3D正则化术语，其中许多正则化术语是即插即用的，不错径直提高性能。
6.5检修战略
检修战略亦然一个紧迫的课题。在本节中，咱们将其分为多阶段检修战略和端到端检修战略，不错应用于不同的任务。
6.5.1多阶段检修战略
多阶段检修战略是一种常见的检修范式，普通触及从粗到精的重构。等闲应用于欠笃定任务，如AIGC、动态3DGS构建、SLAM等。在不同的检修阶段使用不同的三维示意是多阶段检修的典型范例之一。
3DGS→Mesh(第一阶段检修3DGS，将示意转化为Mesh，第二阶段优化Mesh)[75]、[76]、[77]、[92]、[163]、[196]是保证生成的3D模子几何一致性的灵验方法。此外，在第一阶段生成多视图图像[91]，[96]，[109]，[136]，[165]，[166]，[196]，而不是在3D示意之间进行转化，第二阶段的矫正也不错提高质料。
静态重建和动态重建两阶段重建在动态3DGS中也很紧迫。这类责任普通包括在第一阶段检修一个与时刻无关的静态3DGS，然后在第二阶段检修一个与时刻关联的变形场来表征动态高斯[115]、[143]、[144]、[145]、[146]、[168]。此外，逐帧增量重建动态场景亦然一些推敲的重心，普通依赖于之前重建的发扬[135]，[140]。
在多宗旨优化任务中，多阶段检修模式不错提高检修的雄厚性和性能。举例，从粗到精的录像机追踪战略是一种常用的方法，它开始通过寥落的像素集获取粗录像机姿态，然后凭证优化的渲染扫尾进一步细化猜测的录像机姿态[118]，[133]。
此外，一些作品旨在改进在第一阶段检修的3DGS[51]，[57]，[80]，[87]，[170]，[179]，[188]或赋予它们额外的智力，如语义[134]，[180]和作风化[172]。这么的检修战略有许多，亦然保持检修雄厚性和幸免局部最优的灵验技能[24]。此外，对最终扫尾进行迭代优化以提高性能亦然可行的[136]。
6.5.2端到端检修战略
端到端检修战略普通更灵验，不错应用于更等闲的卑劣任务。一些典型作品如图9所示。
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渐进式优化战略:这是一种常用的战略，不错匡助3DGS在局部优化细节之前优先学习全局示意。在频域，这个过程也不错看作是一个从低频到高频的渐进学习过程。普通通过渐渐增多高频信号的比例[33]，[187]或冉冉引入更大的图像/特征尺寸进行监督[17]，[39]，[119]来竣事，这也不错提高效率[116]。在生成任务中，渐进式弃取相机姿势亦然一种易、难的检修战略从围聚开动视点的位置渐渐优化到较远的位置[77]，[102]。
块优化战略:该战略常用于大范围场景重建，不仅不错提高效率，还不错缓解灾荒性淡忘问题[121]，[133]，[134]。雷同，它不错通过将场景离别为静态配景和动态对象来竣事重建[112]，[113]，[114]，[144]。此外，这种方法也应用于AIGC和Semantic Understanding，其中细化子舆图的重建质料不错提高合座性能[87]，[181]。与按空间区域离别的子映射不同，高斯原语不错被离别为不同的代过火细巧化过程，允许对每代应用不同的正则化战略，这是改造不同代流动性的灵验战略[162]。将开动点分为光滑名义上的点和独处点亦然一种可行的战略。通过为每个类别瞎想不同的开动化和细巧化战略，不错获取更好的几何示意[192]。此外，一些推敲旨在瞎想基于帧间共可见度或时刻数据的几何重迭率的重要帧(或窗口)弃取战略，并将其用于重建[118]、[120]、[122]、[126]、[129]、[141]。
鲁棒优化战略:在检修过程中引入噪声扰动是增强检修过程鲁棒性的常用方法[57]，[92]，[143]。这么的扰动不错针对相机姿势、时刻步长和图像，况兼不错被视为一种防护过拟合的数据增强局势。此外，一些检修战略旨在通过幸免从单一视点进行连气儿检修来松开过拟合和灾荒性淡忘[121]，[127]。
基于蒸馏的战略:为了压缩模子参数，一些蒸馏战略使用原始3DGS手脚考验模子，使用低维SH 3DGS手脚学生模子。通过引入更多的伪视图，他们旨在提落魄维SH的示意性能[24]。
磋磨:改进检修战略是优化3DGS检修过程的灵验阶梯，不错提高许多任务的性能。特地是端到端检修战略，不错在确保效率的同期提高性能
6.6自妥当限定
3DGS的自妥当限定是改造高斯基元数目的紧迫过程，包括克隆、分裂和剪枝。在接下来的章节中，咱们将从细巧化(克隆和分裂)和修剪的角度总结现存的时刻。
6.6.1细巧化
细巧化是至关紧迫的，特地是对于细节重建。在这一节中，咱们将从“在那里密度”和“怎样密度”的角度来分析它。此外，咱们将磋磨怎样幸免过度细巧化。
在那里进行细巧化:细巧化时刻普通聚会于识别需要细巧化的位置，该过程由原始3DGS中的梯度限定，也不错扩展到动态场景中新宗旨的重建[140]。随后，不透明度或轮廓低、深度渲染错误大的区域被视为不能靠区域，也被觉得是指挥细巧化的紧迫要素[32]、[118]、[129]、[134]、[148]、[160]，这些区域普通用于填充孔或改善3D不一致的区域。一些责任链接热沈基于梯度的改进，其中将不同视图中每个高斯粉饰的像素数视为权重，以动态平均这些视图的梯度，从而改善点云孕育的条件[198]。此外，SDF值和附进距离亦然紧迫的判据，离地表越近、密实度越低的位置越容易细巧化[80]、[156]、[159]。
怎样细巧化:许多责任改进了细巧化方法。图结构用于探索节点之间的关系，并凭证接近度评分在角落中心界说新的高斯值，从而松开寥落视点的影响[54]。为了防护高斯数目的过度增长，候选池战略被瞎想为存储经过修剪的高斯以进行细巧化[94]。此外，work[199]引入了三个守恒礼貌以确保视觉一致性，并使用积分张量方程来模拟细巧化。
过度细巧化亦然无须要的，因为它会径直影响3DGS的效率。在两个高斯函数相配接近的情况下，截止它们的细巧化是一个简便的想法，其中高斯函数之间的距离不错通过高斯发散显赫性[96](GDS)或kullbackleibler散度[62]来测量，其中µ1，Σ1，µ2，Σ2属于两个相邻的高斯函数。
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DeblurGS[42]选择高斯细巧化退火战略，以防护在不精准的相机表示猜测的早期检修阶段不准确的高斯密度化。此外，在一些卑劣任务中，有时会烧毁细巧化，以防护3DGS对每个图像过度拟合，从而导致不正确的几何局势[116]，[118]，[120]，[126]。
6.6.2修剪
去除不紧迫的高斯原语不错确保灵验的示意。在领先的3DGS框架中，不透明度被用作笃定高斯显赫性的表率。随后的推敲探索了将表率手脚修剪的率领要素[74]。可是，这些方法主要热沈单个高斯原语，费事对全局示意的全面商量。因此，后续的繁衍时刻照旧责罚了这个问题。
紧迫性分数:检修视图上的数目和掷中数不错与不透明度沿路引入共同笃定高斯原语的全局显赫性得分[24]。
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其中γ(Σj)和1(G(Xj)， ri)是体积和掷中数，M是检修视图的个数随后，凭证高斯函数的全局显赫性得分对其进行排序，并对得分最低的高斯函数进行修剪。访佛的紧迫性分数在其他作品中也有提高[200]，[201]。
多视图一致性:多视图一致性是决定高斯是否需要修剪的重要表率。举例，work[126]对一个局部重要帧窗口内未被三个重要帧不雅察到的新添加的高斯函数进行了剪枝，而work[131]对总共造谣视图中不能见但在果真视图中可见的高斯函数进行了剪枝。
距离度量:一些名义感知方法普通引入到名义的距离[118]和SDF值[159]，修剪远离名义的高斯原语。高斯函数之间的距离亦然一个紧迫的度量。GauHuman[62]旨在“合并”小表率和低KL散度的高斯函数，如Eq. 10所述。
可学习的限定参数:引入基于比例和不透明度的可学习掩模来笃定是否需要移除宗旨高斯基元，亦然防护3DGS过于密集的灵验方法[23]。
6.7后处理
预检修高斯函数的后处理战略相配紧迫，因为它们不错提高3DGS的原始效率和性能。常见的后处理普通通过不同的优化战略来改进高斯示意。这类责任已在第6.5节中磋磨过。
示意转化:通过对采样的3D点[156]，[160]引入泊松重构[202]，不错将预检修好的3DGS径直转化为Mesh。访佛地，高斯不透明度域(Gaussian Opacity Fields， GOF)[161]引入3D界限框，将预检修好的3DGS转化为四面体网格示意，然后使用水平集二分搜索(Binary Search of Level Set)从中索求三角形网格。此外，LGM[92]开始将预检修的3DGS转化为NeRF示意，然后使用NeRF2Mesh[203]将其转化为Mesh。
性能和效率:一些作品旨在通事后期处理来提高3DGS在某些任务中的性能，举例多表率渲染。SA-GS[36]在预检修3DGS的基础上，引入了一种2D表率自妥当滤波器，该滤波器不错凭证测试频率动态诊治表率，以增强缩小时的抗混叠性能。在效率方面，从预检修的3DGS中去除冗余的高斯原语[29]或引入高斯缓存机制[204]不错灵验提高渲染效率
6.8与其他示意的集成
3D示意的可转化性情便于将3DGS与其他示意集成。这类作品普通期骗其他发扬局势的上风来改进原始3DGS。
6.8.1点云
点云手脚一种与3DGS关联的3D示意局势，普通用于开动化其属性。将点云端示转化为3DGS不错灵验地填补点云的空乏[100]，[102]，这普通是在对点云进行高精度重建后完成的。反过来，也不错将3DGS转化为点云，然后将点云体素化为3D体素，然后将其投影到2D BEV网格上，这是导航任务的紧迫指南[134]。此外，空间中的锚点不错缓助3DGS。这些方法使用体素的中心手脚锚点来示意场景。每个锚点包括一个局部落魄文特征、一个缩放因子和多个可学习的偏移量。通过解码基于这些偏移量和特征的其他属性，锚点被转化成局部神经高斯分散。这个想法有助于松开3DGS的冗余扩展[26]，[39]，[159]。
6.8.2 Mesh
网格具有更好的几何示意智力，不错在一定进度上缓解3DGS带来的伪影或腌臜像素[142]。它们仍然是卑劣任务中最等闲使用的3D示意[92]。无数的责任磋磨了怎样将3DGS转化为Mesh，如第5.2节所述。一朝转化，它们不错进一步优化，以获取更好的几何和外不雅[64]，[75]，[76]，[163]。合伙优化3DGS和Mesh亦然一种可选战略。DGS适用于构造复杂的几何结构，而Mesh可用于重建光滑名义上的详备神情外不雅。两者结合不错提高重构性能[142]。
6.8.3 Triplane
三平面以其紧凑性和高效的抒发性而著称[50]，不错觉得是一种编码示意。由于这些性情，三平面通常用于与泛化关联的任务。具体来说，三平面由三个正交的特征平面构成:X-Y平面、Y -Z平面和X-Z平面。不错通过看望空间中的位置获取特征，然后对这些特征进行解码以展望高斯属性[50]，[51]，[60]，[93]。
随后的推敲[107]、[145]、[168]试图通过引入多表率的hexes[108]或4D GaussianPlanes[168]将三平面扩展到四维空间(XY Z-T)，以增强4DGS在时空维度上的连气儿性，如图10(a)所示。
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6.8.4 Grid
网格亦然一种灵验的示意，因为它不错看望网格角并插值以获取特定位置的特征或属性。哈希网格[9]手脚一种代表性的方法，省略对场景进行压缩，得到愈加紧凑高效的3DGS[23]、[63]、[116]、[172]、[182]。此外，自组织高斯[25]将原始的非结构化三维高斯映射到二维网格上，以保持局部空间关系，其中相邻的高斯将具有相似的属性值，从而减少场景的内存存储并保持3D空间的连气儿性，如图10(b)所示。
6.8.5隐式示意
隐式示意收货于其示意智力，可用于松开3DGS的条件难度和名义伪影[72]。具体来说，引入NeRF对神情和不透明度进行编码不错显赫增强示意的可改造性[205]。此外，通过瞎想SDF-to-opacity转化函数[158]或选择互几何监督[159]来合伙优化3DGS和SDF示意，不错提高3DGS的名义重建性能。
6.8.6 GaussianVolumes
高斯体积也用于一般化示意[94]，其中体积由固定数目的3DGS构成。与广义三平面示意比较，这种示意保持了高斯示意的效率，同期提供了更大的可操作性，并松开了对点云展望准确性的依赖。
磋磨:凭证不同的需求，不错引入不同的示意局势。可是，不同示意之间的灵验转化是很紧迫的。
6.9 Guidance by Additional Prior
在处理欠笃定问题时，举例寥落视图诞生3.3.1，引入额外的先验是提高3DGS性能的一种径直方法。
预检修模子:引入预检修模子是一种灵验的范例，不错通过模子的学问率领优化。预检修的单目深度模子和点云展望模子是一种常见的先验类型，其中展望的深度值和位置可用于开动化和正则化[52]，[54]，[55]，[100]，[102]，[131]。预检修的2D图像(或3D和视频)生成模子在一些aigated任务中也很紧迫。它们不仅不错结合SDS Loss进行优化[80]、[103]、[196]，还不错径直生成(或剪辑)用于检修的图像[91]、[100]、[102]、[109]。雷同，一些作品引入了预检修的图像绘制聚集来缓解装扮和重迭带来的转折[77]、[100]、[102]、[162]、[171]，或者在生成过程中引入超分辨率模子来获取高水平的细节[102]、[168]。此外，预检修的ControlNet[167]或大型谈话模子也可用于率领3D生成。前者不错增强深度指挥下的几何一致性[77]，[78]，[166]，后者不错展望布局图，率领多宗旨三维生成场景下的空间关系[78]。值得属目的是，某些预检修模子不错赋予3DGS额外的功能，如第5.4节磋磨的语义意会模子和空间意会模子[131]。
更多传感器:由于2D图像的3d不能知性，重建3d图像可能具有挑战性，特地是在SLAM和自动驾驶等大范围重建中。因此，结合额外的3D深度信息传感器，包括深度传感器[121]、[127]、[129]、[130]、[131]、激光雷达[112]、[116]、[133]和光学触觉传感器[55]，有可能缓解这一问题。
特定任务先验:一些重建任务，如东谈主体重建，宗旨对象具有一定的共同特征。这些特征，如模板模子和线性搀杂蒙皮，不错手脚先验索求，以率领相似宗旨的重建。在非刚性物体的重建、动画和生成中，许多作品期骗SMPL[66]和SMAL[206]为东谈主类[58]、[60]、[62]、[63]、[74]和动物[111]、[189]等非刚性物体的表示和变形提供了强先验。随后，在SMPL模板的基础上，还结合3DGS引入了Shell Maps[95]和模板网格，以责罚3DGAN效率低[73]和几何局势不明晰[64]，[65]的问题。雷同，在头部和面部重建和动画任务中，一些作品[68]，[70]也使用FLAME模子[69]手脚先验。线性搀杂蒙皮[151]也被用作先验学问来匡助展望3DGS表示[70]，[150]。此外，在3D城市集景重建任务中，HUGS[114]引入了独轮车模子(Unicycle Model)对动态车辆的表示进行建模，从而使表示物体的表示建模愈加通达。
7 .相互关系和挑战
如前边第3节所述。在第4节和第5节中，有无数的推敲聚会在3DGS的优化、应用和扩展上。可是，这些磋磨通常使问题过于复杂化。在本节中，咱们旨在总结不同任务之间的共性，并建议四个中枢挑战以及相应的时刻磋磨，如表2所示。相识到这些共同的挑战和责罚有谋略不错简化推敲责任，促进跨学科的越过。
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7.1次优数据挑战
在现实场景中，网罗无数高质料的检修数据普通是不切现实的。一方面，在莫得获取三维数据和迷漫多的多视点图像的情况下，只是依靠有限数目的二维图像监督是不及以竣事精准的3DGS重建的。举例，唯有一个宗旨的正面图像，推断后头的外不雅瑕瑜常具有挑战性的。另一方面，数据质料也雷同紧迫;准确的姿态和明晰的图像径直影响重建性能。
这些问题在多个任务中进行了磋磨，举例寥落视图诞生(第3.3.1节)，自动驾驶(第4.3节)，动态3DGS(第5.1节)(单目视频)，AIGC(第4.2节)和可剪辑3DGS(第5.3节)。许多责任照旧磋磨了怎样改进开动化(第6.1节)、正则化(第6.4节)、自妥当限定(第6.6节)和检修战略(第6.5节)，或者在寥落或缺失多视图检修图像的配景下引入额外的先验(第6.9节)。此外，空乏准确姿态的重建也不错被觉得是一个不笃定的问题。SLAM文件(第4.3.2节)和腌臜图像下的重建(第3.2节)或莫得姿势的重建[207]，[208]中对此进行了磋磨，其中通常引入新的检修战略(第6.5节)和其他示意(第6.8节)来缓解它。
7.2泛化挑战
尽管与NeRF比较，检修效率有所提高，但特定场景的检修范式仍然是3DGS应用的主要瓶颈。很难想象为每个宗旨或场景单独检修，特地是在多宗旨重建和文本到场景生成中。咱们发现这个问题在泛化诞生(第3.3.1节)和一些与东谈主类重建(第4.1节)和AIGC(第4.2节)中的泛化关联任务中通常被磋磨。这些责任旨在使用前馈聚集径直推断新的场景。因此，他们发扬出激烈的时刻相似性，举例三平面的引入。具体的改进战略在开动化(第6.1节)、自妥当限定(第6.6节)和与其他示意的集成(第6.8节)中进行了等闲的分析。
7.3物理挑战
传统3DGS只商量静态渲染，忽略了物理表示功令，而物理表示功令在模拟中很紧迫[139]。此外，基于物理的渲染是应用3DGS模拟物理宇宙的紧迫一步。由于明确的示意，不错构建合适物理定律的3DGS。
这个问题普通在动态3DGS (Sec.5.1)，物理模拟(Sec.5.5)，动画(Sec.5.3.4)和一些动态东谈主体重建(Sec.4.1)或自动驾驶场景重建(Sec.4.3.1)中磋磨。这些磋磨聚会在高斯原语应该如安在物理宇宙中迁移，况兼在Photorealism中先容了基于物理的渲染(Sec.3.2)。从时刻角度来看，自3DGS推敲的早期阶段以来，许多责任都责罚了这个问题，普通聚会在属性扩展(第6.2节)、正则化战略(第6.4节)和额外先验的缓助(第6.9节)。
7.4果真性和效率挑战
果真性和效率挑战是根柢问题。它们在各式作品中进行了窥伺，并在第3节中进行了磋磨。在本节中，咱们将磋磨一些典型的关联任务，并总结它们的常用时刻。对于果真性的挑战，现存的责任不仅磋磨了果真感(Sec.3.2)，名义重建(Sec.5.2)和语义意会(Sec.5.4)，而且还在aigc关联(Sec.4.2)和自动驾驶(Sec.4.3)推敲中责罚了这个问题。(第6节)中提到的大多数时刻都有助于提高渲染性能。不同的任务选择不同的方法。举例，与aigc关联的责任(第4.2节)普通侧重于改进检修战略(第6.5节)和正则化(第6.4节)，而名义重建责任(第5.2节)与后处理要领(第6.7节)关联。
对于效率挑战(第3.1节)，它们在一些繁衍任务中提到，举例与自动驾驶(4.3节)和语义意会(5.4节)。现存的改进普通聚会在引入额外的属性(第6.2节)或后处理(第6.7节)，以及改进自妥当限定(第6.6节)和飞溅(第6.3节)战略。
此外，不同领域之间还有一些莫得提到的关系。举例，名义重建时刻(第5.2节)通常在可剪辑3DGS(第5.3节)的落魄文中被援用，等等。
8契机
3DGS最近经验了紧要的发展，无数的责任展示了它在关联任务中的后劲。在本节中，咱们磋磨了上述中枢挑战中尚未责罚的问题，并建议了畴昔推敲的潜在标的。此外，咱们还磋磨了一些应用要领和时刻的扩展。
8.1检修数据次优
一个渴望的3DGS检修过程需要迷漫的和高质料的数据，但在现实应用中，这通常是过于具有挑战性的。诚然专注于引入先验不错在一定进度上缓解问题，但在低管束条件下优化无数高斯函数仍然存在固有的转折。因此，一个潜在的责罚有谋略是凭证高斯原语的不笃定性减少其数目，同期增强单个原语的示意智力[27]。这触及到在高斯数和渲染性能之间找到一个量度，从而提高期骗寥落样本的效率。
然后，还应该商量质料差的数据。无管束的稀薄图像是一种典型的情况，包括瞬态装扮和动态外不雅变化，如天外、天气和光照的变化，这些在NeRF[209]、[210]、[211]中有等闲的磋磨。为了提高效率，现存的作品也在3DGS的配景下磋磨了这个问题[212]，[213]，它们试图建模外不雅变化并处理瞬态物体。可是，他们的发扬对抗，特地是在复杂的灯光变化和频繁装扮的场景。由于3DGS的显式示意性情，解耦几何示意并在不同场景中引入几何一致性管束是一种很有出路的方法，不错松开检修过程中的不雄厚性。
8.2泛化
现存的泛化关联责任诚然不错通过前向推理径直获取场景表征，但其发扬通常不尽东谈主意，况兼受到场景类型的截止[46]、[49]、[50]、[93]。咱们假定这是由于前馈聚集难以对3DGS进行自妥当限定，如[47]中所述。在畴昔的推敲中，瞎想一种基于参考特征的前馈自妥当限定战略是一种潜在的责罚有谋略，该战略不错通过参考特征展望需要自妥当限定的位置，并可即插即用到现存的泛化关联责任中。此外，现存的泛化关联责任依赖于准确的姿势，在现实应用中通常难以获取[208]，[214]，[215]。因此，磋磨位姿缺失条件下的可泛化3DGS亦然有但愿的[204]。
8.3物理问题
8.3.1基于物理的表示
确保3DGS的表示谨守物理定律对于长入模拟和渲染至关紧迫[139]。尽管照旧引入了与刚性关联的正则化术语，如第6.4.1节所述，但大多数现存的责任都聚会在动画3DGS上，而忽略了高斯原语自身的物理属性(第5.1节)。一些创始性的作品试图引入速率属性[106]和牛顿能源学礼貌[139]，但这不及以全都描画三维物体在空间中的物理表示。一个潜在的责罚有谋略是在高斯原语中引入更多的物理属性，如材料[216]、加速率和力分散，这些属性可能受到某些仿真用具和物理学问的先验管束。
8.3.2基于物理的渲染
基于物理的渲染亦然一个值得热沈的标的，因为它使3DGS省略处理重光照和材质剪辑，产生出色的反向渲染后果[40]。畴昔的责任不错探索3DGS中几何与外不雅的解耦，从法向重建和照明与材料建模的角度进行推敲[72]，[216]，[217]。
8.4果真高效
8.4.1曲面重建
重建明晰名义的转折一直是影响渲染果真感的紧要挑战。正如第5.2节所磋磨的，一些作品照旧责罚了这个问题，试图用平面高斯示意曲面。可是，这可能会导致渲染性能下跌，可能是由于平面高斯基元的示意智力镌汰或检修过程的不雄厚性。因此，瞎想更恰当名义示意的高斯原语和引入多阶段检修范式以及正则化项是潜在的责罚有谋略。
8.4.2效率
存储效率是3DGS的重要瓶颈之一。现存的责任重心是先容VQ时刻和压缩SH参数，如第3.1.1节所述。可是，这种方法不能幸免地会影响渲染性能。因此，探索怎样基于3DGS瞎想更高效的示意是在保持性能的同期提高效率[26]，[27]的潜在阶梯。
8.5应用
8.5.1大范围高斯飞溅
诚然最近的方法省略灵验地重建小范围和以对象为中心的场景，扩展这一丝由于有限的视频内存、冗长的优化时刻和显赫的外不雅变化，大范围场景的智力仍然具有挑战性。最近的一些作品试图责罚这些问题。举例，VastGaussian[218]直不雅地使用基于相机位置的区域离别机制将大场景离别为多个小块，并凭证空间感知的可见性表率引入额外的缓助相机位置，雷同，Fed3DGS[219]在大范围3DGS中引入了联邦学习框架，以减少中央职业器上的数据负载，并竣事了高斯合并战略，竣事了数百万客户端和分散式打算资源之间的分散重建。谨守这些方法，仍有无数的推敲空间。
8.5.2 AIGC
现存的aigc关联责任东要聚会在单个静态对象的生成上。可是，在现实应用中，多对象(第4.2.3节)和动态对象(第4.2.4节)的生成更为紧迫。此外，在构建具有多个表示物体的场景时，描画物体之间的相互作用亦然一个值得推敲的课题。
8.5.3应用扩展
由于3DGS的高效和刚劲的重建智力，在医学[220]、工业劣势检测[221]、图像压缩[222]、航空[223]等各个领域得到了等闲的应用。在畴昔，3DGS有可能在其他领域取代NeRF进行3D重建，如机器东谈主[224]和生物学[225]。
8.6时刻改进
8.6.1开动化
越来越多的推敲和工程式样发现开动化在3DGS中很紧迫。传统的SfM开动化不恰当许多管束场景，举例寥落视图诞生、AIGC和低光重建。因此，应该瞎想更健壮的开动化方法来代替这些受限场景中的当场开动化。
8.6.2泼溅
飞溅在3DGS中也上演着紧迫的变装，但在现存的作品中很少说起[190]，[191]。在预检修的3DGS上瞎想高效的并行喷溅战略有可能影响渲染性能和效率
9论断
3D高斯溅射(3DGS)领域欣忭发展的兴趣促成了无数关联卑劣任务和时刻的出现，从而导致了该领域内日益增多的复杂性和雄伟，这些复杂性和雄伟以各式局势发扬出来，包括不同作品的相似动机;在不同的任务中整合访佛的时刻;以及各式时刻之间的幽吞吐别和相互连络。在这项窥伺中，咱们勤勉凭证其潜在动机对现存作品进行系统分类，并批判性地磋磨关联时刻。咱们的宗旨是施展跨越不同任务和时刻的共同挑战，从而为意会这个快速发展的领域提供一个连贯的框架。本窥伺旨在为生人和教会丰富的从业者提供端庄的资源，促进导航和灵验参与最新进展。此外，咱们笃定并强调了畴昔推敲的潜在阶梯，旨在引发3DGS的持续翻新和探索。
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