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高效、可泛化的高斯重建框架，只需3张视图即可快速推理，45秒便可完成优化

3D 重建和新视图合成技术在虚拟现实和增强现实等领域有着广泛的应用。NeRF 通过隐式地将场景编码为辐射场，在视图合成上取得了显著的成功。然而，由于 NeRF 依赖于耗时的逐场景优化，极大地限制了其实用性。为了解决这一问题，出现了一些可泛化的 NeRF 方法，旨在通过网络前馈的方式从多视图中重建场景。然而，由于基于 NeRF 的方法需要在射线上查询密集的点进行渲染，因此速度受到了限制。最近，3D Gaussian Splatting（3D-GS）采用了各向异性 3D 高斯来显式表示场景，并通过可微分的光栅化器实现了实时高质量的渲染。