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NeuroGauss4D-PCI: 基于 4D 神经场和高斯变形场的点云插值
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们引入了一种新型的基于点的方法，称为高斯流，用于快速动态场景重建和实时渲染。该方法利用了最新的基于点的3D高斯喷洒技术，并引入了双域变形模型来建模每个高斯点的属性变形。与以往的方法相比，我们的方法不需要为每个帧训练单独的3D高斯喷洒或引入额外的隐式神经场。我们的方法在效率上取得了显著的改进，并且在新视图渲染质量上明显优于以往的主流方法。
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关键要点
- 引入高斯流（Gaussian-Flow），用于快速动态场景重建和实时渲染。
- 该方法基于最新的3D高斯喷洒（3DGS）技术，采用双域变形模型（DDDM）建模高斯点的属性变形。
- 消除了为每个帧训练单独的3DGS或引入隐式神经场的需求。
- 显式变形建模确保了对4D场景的超快速训练和渲染。
- 训练速度比每帧3DGS建模快5倍。
- 高斯流在新视图渲染质量上明显优于以往的主流方法。
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