关于本篇论文中，渲染细节的相关问题

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亲爱的作者您好！原谅我的菜，我想问一下您这篇论文中一些渲染方面的细节问题，正如您论文中所所说：在初始pose以及截止pose之间进行插值，以获得沿轨迹的每个相机pose，然后将对应的pose的image渲染出来生成一些列的虚拟清晰图像，然后将这些虚拟清晰图像进行混合得到渲染后的blur-image，最后将渲染的blur-image和GT-blur-image做损失，以联合更新并优化pose以及高斯的参数。

我比较好奇的是，原始的gaussian splatting我每次迭代渲染只渲染一张image，然后render后会返回一个bool类型的数组(记录半径大于0的椭球)，以及一个记录梯度的数组（在代码中是viewspace_point_tensor, visibility_filter以及radii），这几个数据是会在后面自适应的致密化操作中使用的。但是如果按照您这篇论文的思路的话，假设我插值生成了5个pose，每个pose我渲染出一张virtual-image，那么每次渲染都会返回我上面说的那三个数据，我是要将每次render得到的这三个数据也求平均后再进行致密化吗？

我粗略的画了两张图，以便您能更好的理解我的问题： 下面这张图是您这篇论文中我假设的五个pose的情况下，一个大概的流程（主要是下面自适应操作的处理，是做五次自适应操作，还是说将对应的数据求平均后做一次自适应的操作，但是如果求平均的话感觉原理上不太合理，因为有些梯度高的和梯度低的部分的椭球可能会被平均掉，影响自适应的准确性） 这张是原始的3DGaussian splatting的流程：