FactorSplat
一种用于医学体渲染的N维高斯泼溅代理模型，通过因子分解将场景几何与外观解耦，支持在推理阶段实时切换传递函数而无需重新训练，适用于CT/MR等医学影像的三维可视化。
时间轴 (近 90 天)
FactorSplat 是一种按场景训练的 N 维高斯泼溅（N-DGS）代理，能在推理阶段直接接受区域特定的强度到RGBA曲线，无需重新训练即可改变外观
FactorSplat 将渲染外观分解为局部查找、共享功能编码器配合每高斯低秩因子、以及跨预设共享的几何与方向性外观等可组合部分
FactorSplat 的设计使几何部分与配色可见性部分解耦，实现一个 checkpoint 支撑多种TF编辑
FactorSplat 保留了可见性控制与 TF 感知剪枝，确保用户切换传递函数时仍能隐藏或显露特定解剖结构
论文在 7 份 CT 与 MR 扫描数据上进行了评估，对比对象是区域感知的 VEG 方法
测试覆盖验证、插值、未见组合、分布外编辑四种设定
在四类划分上，七份扫描的平均 PSNR 相比 VEG 提升幅度从 1.10 dB 到 1.52 dB 不等
每份扫描只需一个 checkpoint 即可支持未见编辑而无需重新训练
FactorSplat 切换传递函数的耗时仅为 1.17 毫秒
FactorSplat 作为按场景训练的方法，仍需为每份扫描单独训练一个模型
全部知识事实 (10)
FactorSplat 是一种按场景训练的 N 维高斯泼溅（N-DGS）代理，能在推理阶段直接接受区域特定的强度到RGBA曲线，无需重新训练即可改变外观
50%待验证FactorSplat 将渲染外观分解为局部查找、共享功能编码器配合每高斯低秩因子、以及跨预设共享的几何与方向性外观等可组合部分
50%待验证FactorSplat 的设计使几何部分与配色可见性部分解耦，实现一个 checkpoint 支撑多种TF编辑
50%待验证FactorSplat 保留了可见性控制与 TF 感知剪枝，确保用户切换传递函数时仍能隐藏或显露特定解剖结构
50%待验证论文在 7 份 CT 与 MR 扫描数据上进行了评估，对比对象是区域感知的 VEG 方法
50%待验证测试覆盖验证、插值、未见组合、分布外编辑四种设定
50%待验证在四类划分上，七份扫描的平均 PSNR 相比 VEG 提升幅度从 1.10 dB 到 1.52 dB 不等
50%待验证每份扫描只需一个 checkpoint 即可支持未见编辑而无需重新训练
50%待验证FactorSplat 切换传递函数的耗时仅为 1.17 毫秒
50%待验证FactorSplat 作为按场景训练的方法，仍需为每份扫描单独训练一个模型
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