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每日学术速递1.13

3D 高斯分布 (3D GS) 最近作为显式辐射场和计算机图形领域的一项变革性技术而出现。这种创新方法的特点是利用了数百万个 3D 高斯函数,它与神经辐射场 (NeRF) 方法有很大不同,神经辐射场 (NeRF) 方法主要使用隐式的基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3D GS 凭借其明确的场景表示和可微的渲染算法,不仅保证了实时渲染功能,而且还引入了前所未有的控制和可编辑性水平。这使得 3D GS 成为下一代 3D 重建和表示的潜在游戏规则改变者。在本文中,我们首次系统概述了 3D GS 领域的最新发展和关键贡献。我们首先详细探讨 3D GS 出现背后的基本原理和驱动力,为理解其重要性奠定基础。我们讨论的一个焦点是 3D GS 的实际适用性。通过促进实时性能,3D GS 开辟了从虚拟现实到交互式媒体等众多应用程序。对此进行了补充,对领先的 3D GS 模型进行了比较分析,并在各种基准任务中进行了评估,以突出其性能和实用性。该调查最后确定了当前的挑战并提出了该领域未来研究的潜在途径。通过这项调查,我们的目标是为新手和经验丰富的研究人员提供宝贵的资源,促进在适用和明确的辐射场表示方面的进一步探索和进步。

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