20251028周二日记

说好的早睡早起在哪了/

1.哦耶早上睡过了，买点吃的来实验室，准备看会儿论文。群里在批斗搞对象的兄弟，看会儿准备去上课。
2.按照博哥教学的阅读顺序看论文就是nb：先abstract看大体，再introduce的contribution看提出，后看框图，最后判断是否精读。
3.下午上课看了会儿刚那篇文章，晚上跟师哥吃饭聊天，回来准备大组会。
4.晚上大组会把方向确定好了，SCREEN CONTENTS instead of ASSETS,多请教同门和张老师。开完回去陪陈打桌游。

DiffGS: Functional Gaussian Splatting Diffusion收获感悟
粗读
1.Abstract：这是个diffusion-based的3d生成网络，用连续的高斯泼溅函数（Gaussian Splatting Function）代替原先离散的高斯球，且提了离散算法提取高斯球。
2.Introduction的Contribution：①提出生成网络 ②提出连续的高斯泼溅函数范式 ③这个网络性能很牛
精读
1.生成式3DGS建模的核心挑战在于其离散性和非结构化性质，这阻碍了结构图像/体素/视频生成中经过充分研究的框架转移到直接生成3DGS。现有工作是把3DGS整进体积模型中。
GauPF（Probability）通过将每个采样的3D位置的概率建模为高斯位置来指示3DGS的几何形状。GauCF（Color）和GauTF（Transform）分别预测给定3D位置作为输入的外观和变换的高斯属性。

传统的用NeRF最大的问题就是计算开销很大