[三维重建] VastGaussian：用于大型场景重建的大型三维高斯（CVPR 2024）-摘要

  基于NeRF的重建方法，在大型场景中的渲染质量和速度较差。虽然最近的3D Gaussian Splatting在小规模和以对象为中心的场景上效果很好，但由于有限的视频内存、优化时间长和明显的外观变化，难以扩展到大场景。本文提出 VastGaussian，基于三维GS的大场景高质量重建和实时渲染的高斯方法：提出了一种渐进划分策略，将场景划分为多个单元，其中训练摄像机和点云以空域感知可见性准则适当分布。在并行优化后，单元格被合并成一个完整的场景。还在优化过程中引入了解耦的外观建模，以减少渲染图像中的外观变化。实验在多个大场景数据上验证。