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。