高斯泼溅模型的训练方法、设备、介质及程序产品

本申请公开了一种高斯泼溅模型的训练方法、设备、介质及程序产品，涉及计算机图形学技术领域，包括：基于稀疏输入样本图像，对原始高斯泼溅模型进行初始化；根据稀疏输入样本图像和预设的高斯致密化策略，对原始高斯泼溅模型进行多轮迭代训练，得到渐进式高斯泼溅模型，其中，高斯致密化策略包括：在原始高斯泼溅模型的迭代训练次数满足预设的次数范围的情形下，原始高斯泼溅模型在迭代训练过程中所使用的致密化阈值与迭代训练次数之间呈反比例关系。本申请通过在训练初期使用较高的致密化阈值，减少了稀疏输入视角下因训练初期致密化程度过高而导致的过拟合风险。