Momentum-GS

Momentum-GS（动量高斯自蒸馏）是一个用于高质量大场景重建的深度学习方法，旨在解决现有3D高斯喷溅技术在大规模场景重建中所面临的训练内存消耗过高和存储开销的问题。该方法引入了一种动量自蒸馏的机制，以确保在并行化块-wise训练过程中每个块之间的重建一致性和准确性，同时将块的数量与物理GPU的数量解耦。这一方法通过维护一个动量更新的教师高斯解码器，确保在训练过程中为每个块提供稳定的全局指导，从而实现空间一致性的重建。

使用场景：

1. 大规模场景重建：Momentum-GS特别适用于需要处理复杂和大型场景的3D重建任务，使模型在面对不同分块时依然保持一致性和准确性。
2. 优化GPU资源利用：由于其能够将块的数量与实际可用GPU数量解耦，该方法能够为资源有限的用户提供更高效的训练和重建能力。
3. 需要高质量重建的应用：如影视制作、游戏设计、虚拟现实等领域，Momentum-GS 能够提供高质量的视觉效果，满足行业标准。
4. 研究与开发用途：在学术研究中，Momentum-GS也可用作基准，帮助研究人员比较和验证其他新方法在场景重建任务中的表现。

总体来说，Momentum-GS 在大规模场景重建中展现出显著的优势，具备了高效性与灵活性。