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论文题目：CityGaussianV2: Efficient and Geometrically Accurate Reconstruction for Large-Scale Scenes项目主页: https://dekuliutesla.github.io/CityGaussianV2论文链接: https://arxiv.org/pdf/2411.00771代码链接 : https://github.com/DekuLiuTesla/CityGaussian。

新方法则改为基于投影后的2D高斯（Splat）进行并行化，每个线程（或线程束Warp）负责处理一个或少数几个Splat的梯度计算，并通过高效的Warp内部通信来交换必要的像素状态信息，从而大大减少了冲突，显著加速了反向传播过程。基于此，设计了一个明确的、平滑的增长计划，该计划遵循一个预设的数学公式，确保高斯基元的总数在训练过程中以一种“纯粹建设性”（只增不减或少量减少）的方式，稳定地增长，并最终。设计了一个基于分数的、可定制的稠密化采样框架，允许根据应用需求（如关注特定区域）引导高斯基元的分布。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.23044代码链接：https://lifuguan.github.io/CityGS-X/