本研究提出BARD-GS方法，解决动态场景重建中的模糊图像和不精确相机姿态问题。通过显式分解相机运动模糊和物体运动模糊，显著提高了动态区域的渲染效果。实验表明，BARD-GS在现实条件下有效重建高质量动态场景，优于现有方法。

本研究提出了Swift4D方法，旨在解决动态场景重建中的存储和训练时间问题。通过分离静态与动态元素，并采用多分辨率4D哈希映射，显著提升了渲染质量，训练速度提高了20倍，存储需求仅为30MB。

我们提出了高斯流，一种用于多视图和单目视频中快速重建动态场景和实时渲染的新方法。通过3D高斯喷洒和双域变形模型，显式建模高斯点的属性变形，无需为每帧训练单独模型。该方法提高了效率，训练速度比传统方法快5倍，并在新视图渲染质量上表现出色。

本研究提出了一种名为DENSER的新框架，用于动态城市环境场景重建中的动态物体建模。通过结合小波变换动态估计球谐基，DENSER能够更有效地表示动态物体的外观，并通过密集化点云提高物体形状表示的精确性，显著提升了动态场景重建的效果。实验证明，该方法在KITTI数据集上相较于现有技术有显著提高。

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（3DGS）技术，并引入了双域变形模型（DDDM）来建模每个高斯点的属性变形。与以往方法相比，该方法在训练速度和渲染质量上都取得了显著的改进。

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。

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。

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，我们的方法在效率和渲染质量上都取得了显著的改进。

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。

本文介绍了一种新型基于点的方法，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。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明显优于以往的主流方法。

我们引入了高斯流方法，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。与以往方法相比，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。