3DGS

高速生成

■ Mini-Splatting: Representing Scenes with a Constrained Number of Gaussians
提案元: The Hong Kong Polytechnic University
発表先: ECCV2024
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■ Taming 3DGS: High-Quality Radiance Fields with Limited Resources
提案元: Carnegie Mellon University, Graz University of Technology, International Institute of Information Technology
発表先: SIGGRAPH Asia 2024
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■ Speedy-Splat: Fast 3D Gaussian Splatting with Sparse Pixels and Sparse Primitives
提案元: University of Maryland
発表先: CVPR2025
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■ DashGaussian: Optimizing 3D Gaussian Splatting in 200 Seconds
提案元: Harbin Institute of Technology, Huawei Noah’s Ark Lab
発表先: CVPR2025
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■ Fast Converging 3D Gaussian Splatting for 1-Minute Reconstruction
提案元: Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences; Wuhan University
発表先: SIGGRAPH Asia 2025 3DGS Challenge First Place
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■ FastGS: Training 3D Gaussian Splatting in 100 Seconds
提案元: NanKai University　
発表先: N/A
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少数画像からの生成

■ Few-shot Novel View Synthesis using Depth Aware 3D Gaussian Splatting　
提案元: University of California Santa Cruz　
発表先: ECCV2024 Workshop
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■ FSGS: Real-Time Few-shot View Synthesis using Gaussian Splatting
提案元: The University of Texas at Austin　
発表先: ECCV2024
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■ PGDGS: Improving Few-shot 3D Gaussian Splatting with Progressive Gaussian Densification
提案元: Peking University
発表先: ICASSP2025
論文

■ RI3D: Few-Shot Gaussian Splatting With Repair and Inpainting Diffusion Priors
提案元: Texas A&M University, Meta Reality Labs, Max Planck Institute for Informatics
発表先: ICCV2025
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■ Self-Ensembling Gaussian Splatting for Few-Shot Novel View Synthesis
提案元: EPFL, Ant Group, Swiss Data Science Center, University of Chinese Academy of Sciences
発表先: ICCV2025
論文

■ DWTGS: Rethinking Frequency Regularization for Sparse-view 3D Gaussian Splatting