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1.引入了一种各向异性（anisotropic）的3D高斯分布作为高质量、非结构化的辐射场表达；
从SFM点云出发，以每个点为中心生成3D高斯分布；各向异性指从各个方向看上去都长得不一样，即把一个点往不同相机位姿上投影的时候会投出不一样的样子。 -
2.实现了使用GPU进行快速可微的渲染，允许各向异性的抛雪球（splatting）和快速反向传播；
Splatting：计算机图形学里一个比较经典的用三维点进行渲染的方法，把三维点视作雪球往图像平面上抛，雪球在图像平面上会留下扩散的痕迹，这些点的扩散痕迹叠加在一起构成最后的图像。 -
3.提出了针对3D高斯特性的优化方法，并同时进行自适应密度控制。
除此，存储在点里边的高斯参数需要再反向传播时进行优化更新；
也会根据梯度自适应地调整点云的分布，如果一个点的3D高斯太大，不能完全拟合该处的细节则对其进行分割操作，用两个点来表达；如果一个位置的点太密集（用不着这么多的3D高斯），则合并为一个3D高斯。
总结：从左边开始对SFM的点云进行初始化得到3D高斯；再沿黑色箭头借助CAMERA的外参做投影Projection，接着用一个可微的光栅化渲染得到图像；再和Nerf一样，把渲染图像和GT图像求loss沿蓝色箭头反向传播，蓝色箭头向上更新3D高斯里的参数，向下送入自适应密度控制更新点云（Adaptive Density Control）。