核心技术创新 - 提出7D高斯溅射（7DGS）框架，通过联合建模空间（3D）、时间（1D）和视角方向（3D）实现动态场景的高保真实时渲染 [3][10][17] - 核心突破在于统一表征7维高斯，自然捕捉几何、动态与视角相关外观的相互依赖性，例如移动镜面高光和时间变化的各向异性反射 [3][18][24] - 引入自适应高斯细化技术，通过轻量级神经网络动态调整高斯参数，提升对非刚性形变和复杂动态行为的建模精度 [32][35][36] 性能优势 - 在7DGS-PBR数据集上，PSNR指标最高提升7.36 dB（heart1场景：35.48 vs 27.30），同时保持401 FPS的实时渲染速度 [10][40][44] - 高斯点数显著减少，例如dust场景从357,744点优化至11,253点，压缩率达96.9% [40] - 在Technicolor野外数据集上，PSNR达到33.58，优于4DGS的33.25，且训练时间从358.9分钟缩短至112.1分钟 [40][43] 方法架构 - 采用条件切片机制，将7D高斯投影为兼容现有渲染流程的3D高斯，确保实时性能与保真度平衡 [23][26][27] - 通过球谐函数建模视角相关颜色，结合时间调制因子（f_temp）和方向调制因子（f_dir）动态调整不透明度 [8][28][30] - 优化流程继承3DGS的自适应致密化框架，通过克隆与分裂操作实现跨时空角度域的全面覆盖 [37][38] 应用场景 - 支持虚拟现实、增强现实和数字孪生应用，适用于动态心跳可视化、云层日照过渡等复杂场景 [2][10][41] - 在自动驾驶领域潜在应用于动态环境建模，技术栈涵盖BEV感知、多传感器融合和世界模型 [45][46]