D Gaussian SPLAtting（2DGS）是一种用于从多视角图像中建模和重建几何精确的辐射场的新方法，它颠覆了传统的3D场景重建方式。2DGS的核心思想 2DGS的关键思想是将3D体积折叠成一组2D定向平面高斯圆盘，这种方法能够提供视角一致的几何形状，同时准确地恢复薄表面并实现稳定的优化。
DGS，即二维高斯光栅化，是最近在图形学领域引起广泛关注的一项技术。相较于3DGS，2DGS在计算效率和表面质量上有着显著的提升，尤其在重建高精度的几何光照场景方面表现出色。本文将通过阅读2DGS论文，对这一技术进行深入探讨，并结合个人学习经历，分享一些思考与见解。
高斯散射技术，特别是3D高斯散射（3DGS）和2D高斯散射（2DGS），近年来在3D场景重建和渲染领域取得了显著进展。以下是对这两种技术的详细介绍，包括其原理、优势、应用及未来展望。
DGS旨在增强几何重建精度，将椭球降维为椭圆面片作为基元表征场景，并对渲染出的深度和法向量分布施加监督。CityGaussian算法介绍 高效并行训练：CityGaussian首先以3DGS的管线训练一个体量较小、渲染质量较为粗糙的表征作为对场景的先验。
GOF的目标是在允许详细和紧凑的表面提取和逼真的新视图合成的同时，高效重建3D场景。为此，GOF首先从3D高斯构建高斯不透明度场，通过识别级集直接实现几何提取。接下来，GOF将两个有效的正则化器从2DGS扩展到3D高斯，以提高重建质量。
GOF能够同时重建前景物体和背景区域的细节表面，与SuGaR的网格是有噪声的，2DGS不能重建背景区域。在DTU数据集上，GOF优于所有基于3DGS的方法。GOF不仅在PSNR方面略优于所有其他基于3DGS的方法，在室外场景中，它在LPIPS方面明显优于所有其他方法。
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