3D Gaussian Splatting 是一种用于体积渲染的技术，特别适用于科学和医学可视化。这种技术使得用户能够以一种直观的方式查看和分析三维数据集，如医学成像数据（MRI、CT扫描）或科学模拟数据。
技术原理
3D Gaussian Splatting基本上是一种将3D空间中的点数据转换成一个连续的体积数据表示的方法。它涉及到以下几个核心步骤：
1. 数据表示
在3D Gaussian Splatting中，每个数据点不仅表示一个具体的空间位置，还包含与该点相关的属性（如密度、颜色、温度等）。这些数据点被视为携带属性信息的样本。
2. 高斯权重
每个样本点被赋予一个高斯权重，这个权重定义了样本在空间中的影响范围和分布形状。高斯函数通常具有以下形式：
3. Splatting操作
每个点的属性通过其高斯权重“splat”到整个数据体积中。这意味着每个点的影响是通过高斯函数在其周围区域内分布的。具体地说，每个点的属性值乘以其高斯权重，然后将结果累加到它影响的体积单元（voxels）上。
4. 体积累积
累加阶段是将所有点的影响整合到一个单一的体积数据集中。对于体积数据集中的每个体素，所有影响到该体素的样本点的贡献被求和，得到最终的属性值。
