GrainGS: Gradient-Decoupled Gaussian Splatting for Efficient Dynamic Novel View Synthesis
GrainGS：用于高效动态新视图合成的梯度解耦高斯点云渲染
机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy（广东省人工智能与数字经济实验室） ； Huawei Consumer Business Group, Huawei（华为消费者业务集团） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（特伦托大学信息工程与计算机科学系）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；novel view synthesis(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对动态场景重建问题，GrainGS结合分层锚点框架与高斯变形，通过静态预热、停止梯度操作等实现各高斯独立预测时间偏移及规范-残差外观分解，在合成和真实多视图基准测试中展现出高重建质量、实时渲染及紧凑存储等优势。
