EventSplat：基于运动事件相机的 3D 高斯溅射用于实时渲染
计算机视觉与模式识别
2025-05-22 v2
摘要
我们提出了一种利用事件相机数据进行高斯溅射的新视角合成方法。事件相机具有卓越的时间分辨率和高动态范围。利用这些能力，我们能够有效应对快速相机运动下的新视角合成挑战。为了初始化优化过程，我们的方法使用了编码在事件-视频模型中的先验知识。我们还使用样条插值来获取沿事件相机轨迹的高质量姿态。这在提升来自快速运动相机的重建质量的同时，克服了传统上基于事件的神经辐射场（NeRF）方法所面临的计算限制。我们的实验评估表明，我们的结果在视觉保真度和性能方面均优于现有的基于事件的 NeRF 方法，同时渲染速度提升了一个数量级。
引用
@article{arxiv.2412.07293,
title = {EventSplat: 3D Gaussian Splatting from Moving Event Cameras for Real-time Rendering},
author = {Toshiya Yura and Ashkan Mirzaei and Igor Gilitschenski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07293},
year = {2025}
}