GauStudio: A Modular Framework for 3D Gaussian Splatting and Beyond

我们提出了GauStudio，这是一个新颖的模块化框架，用于建模3D高斯扩散（3DGS），为用户提供标准化的即插即用组件，以便轻松定制和实现3DGS流程。在我们的框架支持下，我们提出了一种混合高斯表示法，包括前景和天球背景模型。实验表明，这种表示法减少了无界户外场景中的伪影，提高了新视角合成的质量。最后，我们提出了高斯扩散表面重建（GauS），一种新的渲染后融合方法，用于从3DGS输入中高保真度地重建网格，无需进行微调。总的来说，我们的GauStudio框架、混合表示法和GauS方法增强了3DGS建模和渲染能力，实现了更高质量的新视角合成和表面重建。

论文旨在提供一个模块化的框架，用于建模三维高斯喷洒（3DGS），以提供标准化、即插即用的组件，使用户能够轻松定制和实现3DGS管道。此外，论文还试图提出一种混合高斯表示法，其中包括前景和天球背景模型，以减少无边界室外场景中的伪影，并提高新视角合成的质量。最后，论文提出了一种名为Gaussian Splatting Surface Reconstruction (GauS)的新型渲染-融合方法，用于从3DGS输入中进行高保真度网格重建。

论文提出了一个模块化框架，用于建模三维高斯喷洒（3DGS），并提出了一种混合高斯表示法，包括前景和天球背景模型。此外，论文还提出了一种新型渲染-融合方法，用于从3DGS输入中进行高保真度网格重建。

论文的亮点包括：1. 提供了一个模块化框架，使用户能够轻松定制和实现3DGS管道；2. 提出了一种混合高斯表示法，可以减少无边界室外场景中的伪影，并提高新视角合成的质量；3. 提出了一种新型渲染-融合方法，用于从3DGS输入中进行高保真度网格重建。实验使用了多个数据集，并提供了开源代码。值得进一步研究的工作包括改进3DGS的性能和应用，以及更好地处理室外场景的伪影问题。

最近的相关研究包括：1. 基于深度学习的3D重建方法；2. 基于点云的3D重建方法；3. 基于体素的3D重建方法。相关论文包括：1. DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation；2. PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation；3. OctNet: Learning Deep 3D Representations at High Resolutions。