Quadratic Gaussian Splatting for Efficient and Detailed Surface Reconstruction

最近，3D高斯点绘（3DGS）因其在渲染质量和速度上优于神经辐射场（NeRF）而受到关注。为了克服3DGS在表面表示上的局限性，2D高斯点绘（2DGS）引入了圆盘作为场景基元，从多视图图像中建模和重建几何结构，提供视角一致的几何形状。然而，圆盘的一阶线性近似通常会导致结果过度平滑。我们提出了一种新的方法——二次高斯点绘（QGS），用二次曲面替代圆盘，增强几何拟合，其代码将开源。QGS在非欧几里得空间中定义高斯分布，使基元能够捕捉更复杂的纹理。作为一种二阶曲面近似，QGS还渲染空间曲率以引导法线一致性项，有效减少过度平滑。此外，QGS是2DGS的推广版本，实现了更准确和详细的重建，这一点已在DTU和TNT数据集上的实验中得到验证，证明了其在几何重建方面超越当前最先进方法的有效性。我们的代码将开源发布。

论文试图解决3D Gaussian Splatting (3DGS) 和 2D Gaussian Splatting (2DGS) 在表面表示上的局限性，特别是2DGS中的线性近似导致的过平滑问题。这是一个在3D场景重建和渲染领域的重要问题。

论文提出了一种新的方法——Quadratic Gaussian Splatting (QGS)，通过用二次曲面替代2DGS中的圆盘来增强几何拟合。QGS在非欧几里得空间中定义高斯分布，能够捕捉更复杂的纹理，并且作为二阶表面近似，能够减少过平滑现象。

1. QGS 提供了更准确和详细的几何重建，超越了现有的最先进方法。 2. 实验在DTU和TNT数据集上进行了验证，证明了其有效性。 3. 论文将开源代码，便于社区进一步研究和应用。 4. QGS 是2DGS的泛化版本，具有更强的表达能力。

1. "NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis" - 介绍了NeRF，一种基于神经网络的场景表示方法。 2. "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering" - 提出了3DGS，用于实时辐射场渲染。 3. "2D Gaussian Splatting for Multi-View Geometry Reconstruction" - 引入了2DGS，使用圆盘作为场景基元进行多视图几何重建。