2D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate Radiance Fields

3D高斯喷洒（3DGS）最近在辐射场重建方面取得了革命性进展，实现了高质量的新视角合成和快速渲染速度，而无需烘焙。然而，由于3D高斯的多视角不一致性，3DGS无法准确地表示表面。我们提出了2D高斯喷洒（2DGS），一种新颖的方法，用于从多视角图像模拟和重建几何精确的辐射场。我们的关键思想是将3D体积折叠成一组2D定向平面高斯盘。与3D高斯不同，2D高斯在建模表面的同时提供视角一致的几何形状。为了准确地恢复薄表面并实现稳定的优化，我们引入了透视校正的2D喷洒过程，利用光线-喷洒交点和光栅化。此外，我们还加入了深度扭曲和法线一致性项，以进一步提高重建质量。我们证明了我们的可微分渲染器可以实现无噪声和详细的几何重建，同时保持竞争性的外观质量，快速的训练速度和实时渲染。

论文提出了一种新的方法2D Gaussian Splatting (2DGS)，用于从多视角图像中重建几何精确的辐射场。该方法旨在解决3D Gaussian Splatting (3DGS)在表示表面方面的不足。

2DGS的关键思路是将3D体积折叠成一组2D定向平面高斯盘，这些盘提供视图一致的几何形状，同时本质上建模表面。通过引入透视校正的2D喷洒过程，利用射线-喷洒交点和光栅化来准确恢复薄表面并实现稳定的优化。此外，还引入了深度畸变和法线一致性项来进一步提高重建质量。

论文的实验结果表明，该方法可以实现无噪声和详细的几何重建，同时保持具有竞争力的外观质量、快速训练速度和实时渲染。此外，论文还开源了代码。

最近的相关研究包括：《NeRF》、《GRAF》、《PixelNeRF》等。