本文介绍了4D高斯喷洒（4D-GS）方法，通过构建变形场实现动态场景的高效表示与实时渲染，达到70 FPS。新提出的高斯流（Gaussian-Flow）方法利用3D高斯喷洒技术，显著提高了动态场景重建的效率和质量，训练速度快5倍，存储需求降低超过25倍，适用于静态和动态环境，推动了3D渲染技术的发展。

本文提出了一种新型的动态场景重建与实时渲染方法，称为高斯流（Gaussian-Flow）。该方法结合3D高斯喷洒技术和双域变形模型，显著提高了训练速度和渲染质量，能够快速处理复杂运动，并在渲染效果上优于传统方法。研究实现了高保真度的网格结构重建和纹理编辑，展现了良好的应用前景。

DreamGaussian4D 是一种高效的 4D 生成框架，通过建模高斯喷洒中的空间变换，提升动态场景的生成效率和灵活性。新引入的高斯流方法实现了快速动态场景重建和实时渲染，训练速度比传统方法快5倍，且在新视图渲染质量上显著优于以往技术。该方法结合物理动画和动态表面反射，增强了虚拟场景的真实感，适用于复杂动态场景的捕捉与渲染。

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。