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D-MiSo：使用多高斯混合体编辑动态 3D 场景
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
近年来，神经网络的图像渲染方法得到广泛研究。其中，NeRF模型能合成逼真视图，但训练和推理时间长。相比之下，GS是一种快速渲染点的技术，但缺乏明确定义。为解决问题，引入了GaMeS模型，通过网格和高斯分布混合形式固定高斯喷洒。该方法可在动画过程中自动调整位置、比例和旋转，实现高质量实时渲染。同时，证明在学习过程中可调整初始网格。
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关键要点
- 近年来，神经网络的图像渲染方法得到广泛研究。
- NeRF模型能合成逼真视图，但训练和推理时间长。
- 高斯喷洒（GS）是一种快速渲染点的技术，但缺乏明确定义。
- 引入了高斯网格喷洒（GaMeS）模型，通过网格和高斯分布混合形式固定高斯喷洒。
- GaMeS模型允许在动画过程中自动调整位置、比例和旋转，实现高质量实时渲染。
- 证明在学习过程中可调整初始网格。
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