GaussianPainter：基于法向引导的点云绘制为 3D 高斯

本文提出 GaussianPainter，即首个将点云绘制为 3D 高斯的方法。GaussianPainter 引入一种创新的前馈方法，以克服 3D 高斯渲染中耗时的测试时优化局限性。我们的方法解决了该领域的关键挑战：3D 高斯大参数空间固有的非唯一性问题。该空间涵盖旋转、各向异性尺度和球面调制系数，引入了从不同高斯场渲染相似图像的挑战。尽管如此，前馈网络在尝试直接预测高质量高斯场时面临不稳定性，难以在给定输出上收敛于一致的参数。为此，我们提出为每个点估计表面法向，以确定其高斯旋转。该策略使网络能够有效预测受限空间中的其余高斯参数。我们进一步通过外观注入模块，采用多尺度三平面表示将参考图像外观注入高斯场中。我们的方法成功地在 3D 高斯生成中实现了效率与保真度之间的平衡，实现了从点云中单次前向传播获取高质量、多样且稳健的 3D 内容创建。