Question about Densification

[cdfan0627]

您好，非常感謝您release code，想請問一下我在gaussian_model.py看到你在Densification的時候只考慮了canonical gaussian 的Densification，並沒有考慮deform後的gaussian的Densification，例如下面的連結的code只考慮了canonical gaussian 的scaling，這樣在Densification時是否不太合理呢?
https://github.com/hustvl/4DGaussians/blob/master/scene/gaussian_model.py#L448

[guanjunwu]

你好，这的确是一种简化的假设，在deform之后的Gaussian作densification按理说是更合理的，但是我们很难将deform之后的Gaussian和canonical Gaussian对应起来（具体可以参考Dynamic Gaussian Mesh，额外训了一个网络，但是这样做会增加计算开销。）

[cdfan0627]

非常感謝您的解答，想再請問一下你們有試過flow supervision或depth surpervison嗎? 因為我目測試起來發現效果並沒有改善，所以我正在想會不會是densification的原因。

[guanjunwu]

我们都试过，感觉flow supervision一次好像也只渲染timestamp相邻的2-3张图，所以不是很有用。但是depth在某些单目场景是有成效的。主要还是deformationfield有时候会陷入local minima

[vamWu]

非常感謝您的解答，想再請問一下你們有試過flow supervision或depth surpervison嗎? 因為我目測試起來發現效果並沒有改善，所以我正在想會不會是densification的原因。
你好，请问你提到的flow supervision 是指使用optical flow来做监督吗？ 我最近也关注到了相关的内容，试图加入一个类似的flowloss来改善reconstruction的效果，但是如您所说似乎提升的很微弱？

[cdfan0627]

對的，我是用optical flow来做监督，我目前是效果不只沒上升反而有下降