在數字資產創造和3D重建領域，香港大學CVMI實驗室與3D大模型公司VAST以及浙江大學的聯合研究團隊提出了一項突破性成果——SC-GS(Sparse Control Gaussian Splatting)模型。這一模型不僅在新視角合成領域掀起了革命性浪潮，更在動態場景的實時交互編輯方面展現了巨大潛力。

　　SC-GS模型的核心優勢在于其對動態高斯的稀疏控制點進行實時交互編輯的能力，用戶可以通過簡單的鼠標拖拽和鍵盤組合按鍵操作，輕松實現對重建動態場景的編輯。

　　這一技術的靈感來源于對自然世界中大多數動態過程的觀察，其中物體的移動往往可以通過稀疏的變形基底表示，而不需要稠密的變形場進行建模。

　　SC-GS模型通過引入稀疏控制點，由神經網絡預測每個控制點在不同時刻的運動狀態，從而驅動整個場景中的動態高斯進行變形。這種方法不僅避免了過擬合問題，還通過局部剛性約束，讓控制點的運動更符合真實物理規律，進一步提升了動態新視角合成的性能。

　　實驗結果顯示，SC-GS在合成動態場景的新視角圖片方面具有SOTA(State of the Art)的性能，尤其在精細的幾何紋理細節保真度上表現卓越。在DNeRF數據集上的定量實驗中，SC-GS實現了超過40的PSNR指標，遠超現有方法。

　　研究人員表示，SC-GS模型的推出，不僅為數字資產的創造提供了高效與便捷的工具，也為交互式編輯開辟了新的可能性。他們期待在2024年看到更多基于高斯濺射技術的創新工作和探索。