Recent Advances in 3D Gaussian Splatting

3D高斯散点（3DGS）的出现大大加快了新视角合成的渲染速度。与神经无隐式表示（如神经辐射场（NeRF））不同，神经网络表示3D场景的位置和视点条件，3D高斯散点利用一组高斯椭球来建模场景，因此可以通过将高斯椭球光栅化成图像来实现高效渲染。除了快速的渲染速度，3D高斯散点的显式表示还有助于编辑任务，如动态重建、几何编辑和物理模拟。考虑到这一领域的快速变化和作品数量的增长，我们提供了最近3D高斯散点方法的文献综述，可以根据功能大致分为3D重建、3D编辑和其他下游应用。传统的基于点的渲染方法和3D高斯散点的渲染公式也进行了说明，以便更好地理解这种技术。本综述旨在帮助初学者快速进入这一领域，并为有经验的研究人员提供全面的概述，以刺激未来3D高斯散点表示的发展。

3D Gaussian Splatting的应用及相关研究综述

3D Gaussian Splatting是一种用高斯椭球体表示场景的3D重建和编辑方法，具有快速渲染和易于编辑的优点。本文对近期3D Gaussian Splatting方法进行了分类和综述，包括3D重建、3D编辑和其他下游应用。

本文介绍了传统的基于点的渲染方法和3D Gaussian Splatting的渲染公式，详细阐述了3D Gaussian Splatting的优点和应用场景。此外，本文还总结了使用的数据集和开源代码，并提出了未来研究的方向。

与本文相关的研究包括Neural Radiance Fields (NeRF)等神经隐式表示方法，以及其他基于点云和体素的3D重建和编辑方法。