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3D-Gaussian-Splatting-Papers

3D高斯溅射技术论文集锦：最新研究进展与应用

3D Gaussian Splatting计算机视觉三维重建新视角合成深度学习Github开源项目

本项目汇集了3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting)领域的前沿研究论文，涵盖基础理论与实际应用。收录内容包括多篇综述文章和顶级会议论文，按时间倒序排列。提供论文中英文摘要和代码链接，为3D场景重建和新视角合成研究提供全面参考。

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介绍相关项目
top-cvpr-2023-papers - CVPR 2023计算机视觉领域顶级论文精选汇总
CVPR 2023GitHubGithubarXiv开源项目计算机视觉论文
本项目整理了CVPR 2023会议的精选论文，涵盖图像分割、生成式AI和3D重建等热门研究方向。提供论文标题、GitHub仓库和arXiv链接，方便研究人员和开发者快速了解计算机视觉领域的最新进展。该资源汇总了CVPR 2023的重要贡献，为相关领域从业者提供了有价值的参考。
MonoGS - 基于3D高斯分布的实时场景重建与定位系统
3D重建CVPR 2024Gaussian Splatting SLAMGithub单目SLAM实时视觉定位开源项目
MonoGS是一个基于3D高斯分布的SLAM系统，支持单目、双目和RGB-D输入。该系统实现了实时稠密三维重建和精确相机定位，在室内场景中表现优异。通过高斯分布表示三维场景，MonoGS采用创新优化方法实现高效场景更新和渲染。作为CVPR 2024亮点论文，MonoGS展示了在计算机视觉和机器人领域的应用前景。
Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总 激光雷达方法全览
3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉
该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。
Radiance-Fields-from-VGGSfM-Mast3r - VGGSfM和Mast3r在3D重建和辐射场生成中的性能对比
3D重建GithubMast3rRadiance FieldsVGGSfM开源项目相机姿态估计
本项目对比了VGGSfM和Mast3r两种深度学习方法在3D重建和辐射场生成中的性能。研究表明，VGGSfM在相机姿态重建方面更为精确，适合逆渲染；Mast3r则提供更密集的点云重建。项目还开发了Mast3r结果转COLMAP格式的工具和在线结果查看器，为相关研究提供了便利。
Mesh_Segmentation - 3D网格分割与特征提取技术发展概览
Githubmesh processing分割开源项目深度学习特征提取计算机图形学
本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。
LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建
3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型
LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。
XV3DGS-UEPlugin - XVERSE 3D高斯散粒UE插件功能介绍
3D Gaussian SplattingGithubNiagaraUnreal Engine 5XV3DToolsXVERSE 3D-GS UE Plugin开源项目
XVERSE 3D Gaussian Splatting UE插件通过Unreal Engine 5提供3D高斯散粒模型的实时可视化、管理和混合渲染功能。该插件提高了3D高斯散粒场景的渲染效率，支持动态照明及自动LOD生成，并能处理超过200,000个点云。插件还包含将MP4视频训练为高斯散粒PLY文件的工具。未来更新将加入动态LOD渲染、自动碰撞生成和3D-GS资产交互编辑功能。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法，通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术，提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具，在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy - 扩散模型的全面方法与应用概述
ACM Computing SurveysDiffusion ModelsGithub开源项目算法分类自然语言处理计算机视觉
本文系统梳理了扩散模型的最新进展，涵盖算法和应用分类，包括计算机视觉、自然语言处理及医疗图像重建等领域。项目持续更新，整合最新研究成果。读者将收获从无监督学习到高分辨率图像生成及多模态学习的丰富知识，掌握这一前沿技术。
Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成
3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像
Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型，生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练，包括几何引导模型和高斯头像模型，能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案，可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。
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