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使用聚类识别不必要的 3D 高斯函数，实现快速渲染 3D 高斯飞溠
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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了广泛研究。NeRF模型可以从少量二维图像中合成逼真的视图，但训练和推理时间较长。相比之下，GS是一种快速训练和实时渲染的技术，但缺乏明确定义。为了解决这个问题，GaMeS模型引入了网格和高斯分布的混合形式，可以在动画过程中自动调整位置、比例和旋转。同时，证明了可以在学习过程中调整初始网格。
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关键要点
- 近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。
- NeRF模型可以从少量二维图像中合成逼真的视图，但训练和推理时间较长。
- 高斯喷洒（GS）是一种快速训练和实时渲染的技术，但缺乏明确定义。
- GaMeS模型引入了网格和高斯分布的混合形式，能够在动画过程中自动调整位置、比例和旋转。
- GaMeS模型实现了高质量的实时渲染，并且可以在学习过程中调整初始网格。
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