Endo-4DGS：基于 4D 高斯喷洒的内窥镜单目场景重建中的深度排序提取
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在机器人辅助微创手术领域，动态场景重建可以显著提高下游任务和改善手术结果。我们提出了一种创新的实时内窥镜动态重建方法 Endo-4DGS，使用了 4D 高斯飞溅和无需地面真实深度数据。该方法通过引入时间组件，借助轻量级 MLP 捕捉时间高斯变形，有效实现了具有可变条件的动态手术场景的重建。我们还整合了...
本文介绍了一种新型的基于点的方法，称为高斯流（Gaussian-Flow），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。相比以往的方法，该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来建模3D动态。该方法在效率上取得了显著的改进，训练速度比每帧3D高斯喷洒建模快5倍，并且在新视图渲染质量上优于以往的主流方法。
