【视觉三维重建】【论文笔记】高清3D高斯泼溅（Deblurring 3D Gaussian Splatting）

### 高斯泼溅效果的实现方法 高斯泼溅（Gaussian Splatting）是一种通过将三维场景建模为一组离散的3D高斯分布来表示的技术。这种方法可以高效地重建复杂几何结构并支持高质量渲染[^2]。 #### 参数解析 在实现过程中，`args` 是一个包含模型路径和源路径等配置参数的对象；`gaussians` 表示用于管理场景中3D高斯分布的核心对象；`load_iteration` 定义了加载的具体迭代次数，当设置为 `-1` 时会自动寻找最后一次保存的模型状态；`shuffle` 控制是否对相机列表进行随机化排列；而 `resolution_scales` 则负责调整不同分辨率下相机数据的管理方式[^3]。 以下是基于 Python 的伪代码示例，展示如何初始化以及加载高斯泼溅模型： ```python import numpy as np class GaussianModel: def __init__(self, config_args): self.config = config_args def load_model(self, iteration=-1): if iteration == -1: model_path = max(glob.glob(f"{self.config.model_dir}/*"), key=os.path.getctime) else: model_path = f"{self.config.model_dir}/iter_{iteration}.ckpt" # 加载具体模型逻辑... return {"status": "loaded", "path": model_path} def main(): args = { 'model_dir': './models', 'source_data': './data' } gaussians = GaussianModel(args) result = gaussians.load_model() print(result) if __name__ == "__main__": main() ``` #### 反投影过程详解 为了获取语义高斯掩码，需先从多个视角渲染给定的一组3D高斯分布 Θ ，从而生成一系列渲染图像 ℐ 。随后利用二维分割技术提取对应的2D分割掩码ℳ，其中每个ℳ_i代表特定的语义标签[^4]。 此部分涉及较为复杂的图形学计算与机器学习算法集成，实际开发建议参考官方文档或开源项目资源进一步深入理解其内部机制。 --- ###