GASP：基于物理的高斯溅射模拟
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了基于物理的3D场景模拟与高斯溅射技术整合的难题。提出的GASP模型通过直接使用平面高斯分布和局部变形图，简化了高斯分量的建模过程，提升了模拟的准确性和效率。实验表明，该模型在多种3D物体渲染基准数据集上表现优越，具有广泛的应用潜力。
NeRF是一种基于神经网络的图像渲染方法，但训练和推理时间较长。为了解决这个问题，引入了一种新的渲染点技术GS，通过高斯分布来近似渲染点对图像的贡献，实现快速训练和实时渲染。为了明确定义条件，提出了GaMeS模型，将网格和高斯分布结合，固定高斯喷洒在物体表面上的位置，实现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。
