在 ICLR 2025 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything，针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间，实现了可扩展的、高质量的 3D 生成，并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。
来自中科院自动化所的研究团队提出了用于大规模复杂三维场景的高效重建算法 CityGaussianV2，能够在快速实现训练和压缩的同时，得到精准的几何结构与逼真的实时渲染体验。该论文已接受于 ICLR`2025，其代码也已同步开源。
来自中科院自动化所的研究团队提出了用于大规模复杂三维场景的高效重建算法CityGaussianV2，能够在快速实现训练和压缩的同时，得到精准的几何结构与逼真的实时渲染体验。
研究人员提出首个可以渲染高动态范围（High Dynamic Range, HDR）自然光的3DGaussian Splatting模型HDR-GS，以用于新视角合成（Novel View Synthesis, NVS）。
World Labs 的创始团队中，有 ImageNet、NeRF、Style Transfer 和 Gaussian Splats 作者在列。
X-Gaussian是一种新型的3D Gaussian Splatting框架，专为X光新视角合成而设计，以减少医疗成像中的X光辐射剂量，通过高效的渲染技术，能够在保持图像质量的同时显著减少训练时间和提升推理速度。
近期，商汤科技 - 南洋理工大学联合 AI 研究中心 S-Lab ，上海人工智能实验室，北京大学与密歇根大学联合提出 DreamGaussian4D（DG4D），通过结合空间变换的显式建模与静态 3D Gaussian Splatting（GS）技术实现高效四维内容生成。
本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting（三维语义高斯泼溅）。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
在三维生成建模的研究领域，现行的两大类 3D 表示方法要么基于拟合能力不足的隐式解码器，要么缺乏清晰定义的空间结构难以与主流的 3D 扩散技术融合。来自中科大、清华和微软亚洲研究院的研究人员提出了 GaussianCube，这是一种具有强大拟合能力的显式结构化三维表示，并且可以无缝应用于目前主流的 3D 扩散模型中。
高斯溅射（Gaussian Splatting）在新视角合成领域掀起了一轮革命性浪潮，取代上一代技术神经辐射场（NeRF）成为学界业界顶流
