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CoR-GS：稀疏观测三维高斯点云绘制的协同正则化

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内容提要

本文提出了一系列改进的三维重建方法，包括基于高斯表示的辐射场技术和超分辨率3D高斯喷洒方法，显著提高了重建质量和渲染效率，适用于人体建模和室内环境等应用。

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通过结构化的高斯表示和正则化优化，提高了三维重建的质量，特别是在稀疏输入图像的情况下。
提出了一种基于3DGS的辐射场方法，集成深度先验和生成约束，显著提高了重建一致性，尤其在MipNeRF-360数据集上表现优异。
Super-Resolution 3D Gaussian Splatting (SRGS)方法通过高分辨率优化和亚像素约束，增强了原语的表示能力，提升了渲染质量。
Pixel-GS方法通过计算高斯函数覆盖的像素数量，促进了大型高斯函数的增长，实现了更精确的重构和实时渲染。
FreGS技术解决了高斯低密度重构问题，表现出卓越的新视角合成效果，超越了现有技术水平。
通过学习性掩码策略和向量量化，减少了高斯点的数量，实现了高性能和快速训练的紧凑渲染。
提出了一种新方法，通过建模原始信号的梯度，提高了存储和计算性能，适用于人体建模和室内环境建模。
紧凑的场景表示方法降低了三维高斯扩散模型的存储需求，同时保持了渲染质量。
研究了3D高斯喷射技术中的密度控制策略不足，提出新的视图空间渐变方向梯度作为密度增加的判据，改善了渲染质量。

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CoR-GS方法通过结构化的高斯表示和正则化优化，特别是在稀疏输入图像的情况下，显著提高了三维重建的质量。

SRGS方法通过高分辨率优化和亚像素约束，增强了原语的表示能力，提升了渲染质量，尤其在挑战性数据集上表现优异。

Pixel-GS方法通过计算每个视图中高斯函数覆盖的像素数量，促进大型高斯函数的增长，从而实现更精确的重构和实时渲染。

FreGS技术解决了高斯低密度重构问题，表现出卓越的新视角合成效果，超越了现有技术水平。

通过学习性掩码策略和向量量化，CoR-GS方法减少了高斯点的数量，实现了高性能和快速训练的紧凑渲染。

CoR-GS方法通过建模原始信号的梯度，提高了存储和计算性能，适用于人体建模和室内环境建模等应用。

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