A Hierarchical 3D Gaussian Representation for Real-Time Rendering of Very Large Datasets
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这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
需求人群：
视觉效果专家：需要高质量渲染结果的专业人士。
游戏开发者：需要实时渲染大型场景的游戏开发者。
模拟和可视化：需要在虚拟环境中进行大规模数据可视化的研究人员。
教育和培训：提供给需要学习3D渲染技术的教育机构。
使用场景示例：
用于创建虚拟城市景观的实时渲染。
在游戏开发中，用于渲染复杂的游戏环境。
在教育领域，作为3D渲染技术的教学案例。
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