本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现了同时定位与地图构建系统中的更好平衡。该算法通过自适应扩张策略和位姿跟踪技术，能够重构新观测到的场景几何并优化相机姿态。实验结果显示，该算法在Replica和TUM-RGBD数据集上表现出竞争力的性能。

基于网格的高斯映射在实时大规模变形中的应用
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本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现了同时定位与地图构建系统中的更好平衡。该算法通过自适应扩张策略和位姿跟踪技术，能够重构新观测到的场景几何并改善先前观测区域的建图。实验结果显示该算法在Replica和TUM-RGBD数据集上表现出竞争力的性能。

3D 高斯点云渲染调查
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本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现了同时定位与地图构建系统中的更好平衡。该算法通过自适应扩张策略和位姿跟踪技术，能够重构新观测到的场景几何并改善先前观测区域的建图。实验结果显示该算法在Replica和TUM-RGBD数据集上表现出竞争力。

DrivingGaussian: 周围动态自动驾驶场景的复合高斯喷洒
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本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现了同时定位与地图构建系统中的更好平衡。通过自适应扩张策略和位姿跟踪技术，提高了地图优化和RGB-D重渲染的效率。在Replica和TUM-RGBD数据集上具有竞争力的性能。

Compact3D: 压缩高斯散射辐射场模型与矢量量化
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本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现了同时定位与地图构建系统中的更好平衡，通过自适应扩张策略和位姿跟踪技术提高了地图优化和RGB-D重渲染的效率，在Replica和TUM-RGBD数据集上具有竞争力的性能。

高斯壳图在高效 3D 人体生成中的应用
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本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现定位与地图构建系统的平衡。通过自适应扩张策略和位姿跟踪技术，提高了地图优化和RGB-D重渲染的速度和准确性。在Replica和TUM-RGBD数据集上表现竞争力。

Photo-SLAM: 单目、双目和 RGB-D 相机的实时同时定位和逼真地图建模
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本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现了同时定位与地图构建系统中的更好平衡。该算法通过自适应扩张策略和位姿跟踪技术，能够重构新观测到的场景几何并改善先前观测区域的建图。实验结果显示该算法在Replica和TUM-RGBD数据集上表现出竞争力的性能。

LucidDreamer: 无域生成三维高斯片状场景
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GS-SLAM：带有 3D 高斯点图的密集视觉 SLAM
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