3D Vision & Generation

3D

覆盖 3DGS、NeRF、三维生成与场景理解,强调可复现实验与表示效率。

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Research Ideas

轻量化 3DGS 表示

研究问题: 高保真 3DGS 存储与渲染开销大,难部署。

Research Gap: 压缩后几何细节与视角一致性下降。

核心方法: 结构化剪枝与外观-几何解耦压缩。

创新点: 面向实时渲染的可恢复压缩。

推荐 Baseline: 3DGS / Scaffold-GS

潜在实验: PSNR/SSIM、体积、FPS。

推荐技术栈

PyTorchCUDA3D Gaussian SplattingNeRFStudioBlender

潜在投稿会议

CVPRICCVECCVSIGGRAPHACM MMIEEE TVCG