I3DGS: Improve 3D Gaussian Splatting from Multiple Dimensions

3D高斯散点是一种新颖的3D视图合成方法，与传统的神经渲染技术相比，可以获得更高清晰度的快速渲染结果，但仍然难以实现足够快速的效率以适用于实际应用。为了解决这个问题，我们提出了I3DS，这是一个综合模型性能改进评估解决方案和实验测试。我们从原始3D高斯散点的多个重要层面或维度出发，进行了2000多个各种各样的实验，以测试选择不同的项目和组件如何影响3D高斯散点模型的训练效率。在本文中，我们将分享丰富而有意义的经验和方法，以改进模型的训练、性能和不同项目所造成的影响。我们提出了一种特殊但常规的整数压缩方法，使用95进制和带有ASCII编码和解码机制的94进制浮点压缩。我们将记录许多真实有效的实验和测试结果或现象。经过一系列合理的微调，I3DS可以获得比之前更好的性能提升。该项目代码可作为开源代码使用。

如何提高3D高斯喷溅的训练效率？

通过从多个维度对原始3D高斯喷溅进行实验，选择不同的组件和项目来优化模型的训练效率。

论文提出了I3DS，一个综合性的模型性能评估解决方案和实验测试，使用了特殊但常规的整数压缩和浮点压缩机制，实验结果表明I3DS相比原始模型有了明显的性能提升，项目代码开源。

在这个领域中，还有一些相关研究，但论文没有列举。