LangSplat

将3D场景与自然语言融合的高斯点云渲染技术

LangSplat 3D语言高斯分散 CVPR2024 计算机视觉语言特征 Github 开源项目

LangSplat是一种创新的3D语言高斯点云渲染技术，融合3D场景重建和自然语言处理。该技术引入场景级语言自动编码器，降低内存需求，实现高效语言特征建模。项目提供完整训练流程，涵盖特征生成、自动编码器训练和模型优化，支持研究者在自定义场景中应用LangSplat。

splat - WebGL驱动的实时3D高斯泼溅渲染器

3D Gaussian SplattingGithubWebGL实时渲染开源项目点云透明度渲染

splat项目基于WebGL技术，实现了3D高斯泼溅的实时渲染。该渲染器可将一组图片转换为可交互的逼真3D场景，并在普通图形硬件上高效运行。支持键盘、鼠标和触摸等多种交互方式，用户可拖放.ply文件转换为.splat格式或通过URL参数加载自定义文件。项目采用渐进加载和异步排序等优化技术，提供流畅的3D场景浏览体验。作为轻量级WebGL实现，无需外部依赖即可运行。它采用CPU异步排序技术，优化了大规模点云数据的渲染效果。该项目还提供了多个预加载的3D模型示例，方便用户快速体验和测试。

gaussian-splatting - 实时高质量3D场景渲染新方法

3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目视图合成计算机图形学辐射场

Gaussian-splatting是一种新型3D场景渲染技术,利用3D高斯分布表示场景并进行优化,实现了实时高质量新视角生成。该方法采用快速可见性感知算法,支持各向异性渲染,在1080p分辨率下可达30+fps。相比传统方法,Gaussian-splatting在视觉质量和渲染速度上均有显著提升,为实时高保真3D场景重建开辟了新途径。

2d-gaussian-splatting - 基于2D高斯溅射的高精度场景表示与渲染方法

2D Gaussian SplattingGithub几何重建开源项目网格提取表面元素辐射场

2D高斯溅射项目提出了一种新型场景表示方法,使用2D定向圆盘表示场景并通过可微光栅化渲染。该方法开发了正则化技术提升重建质量,设计了网格化算法,在几何精度和渲染质量上取得显著进展。项目提供完整的训练评估脚本和SIBR可视化工具,为3D场景重建和新视角合成领域带来创新解决方案。

GaussianSplats3D - Three.js驱动的实时3D高斯点渲染引擎

3D Gaussian SplattingGithubThree.jsWebGL开源项目渲染器点云

GaussianSplats3D是基于Three.js的3D高斯点渲染引擎，能将2D图像转换为实时交互的3D场景。它支持.ply、.splat和.ksplat格式，集成了WebXR、球谐函数渲染和优化的剔除排序算法。该项目可独立运行或与Three.js场景集成，为3D渲染提供灵活解决方案。GaussianSplats3D适用于Web环境，支持大规模点云渲染，性能优化突出。

mvsplat - 从稀疏多视角图像高效重建3D场景

3D Gaussian SplattingGithubMVSplat多视图图像开源项目神经渲染计算机视觉

MVSplat是一种基于3D高斯分布渲染的多视角图像重建技术。该项目利用深度学习和计算机视觉方法，从稀疏的多视角图像高效重建3D场景并实现新视角渲染。MVSplat在RealEstate10K和ACID数据集上表现优异，并具有良好的跨数据集泛化能力。项目提供了安装指南、预训练模型和评估代码，便于研究人员进行复现和改进。

splatter-image - 基于单一图像的快速3D重建技术适用于多种物体

3D重建GithubSplatter Image图像处理开源项目深度学习计算机视觉

splatter-image是一个3D重建开源项目，能从单一图像快速生成物体的3D模型。它兼容Objaverse、ShapeNet和CO3D等多个数据集，并提供在线演示。项目使用高斯点云渲染技术，在多类别ShapeNet数据集上表现出色。安装过程简单，支持多GPU训练，无需预处理相机姿态数据。

mip-splatting - 实现无锯齿3D高斯渲染的创新技术

3D Gaussian SplattingCVPRGithubMip-Splatting图形渲染开源项目计算机视觉

Mip-Splatting是一个创新的3D高斯渲染项目，通过3D平滑滤波器和2D Mip滤波器消除渲染伪影，实现无锯齿效果。该技术在CVPR 2024获得最佳学生论文奖，体现了其在计算机视觉和图形学领域的重要性。项目提供在线演示，展示了其高质量的渲染效果。

2D-Gaussian-Splatting - 高斯分布技术在2D图像处理中的创新应用

2D图像处理Gaussian SplattingGithub图像重构开源项目计算机图形学

2D-Gaussian-Splatting项目探索了高斯分布技术在2D图像处理中的应用。通过将图像转换为高斯分布点云，该方法实现了独特的视觉效果。项目提供Colab notebook，方便用户体验这种新颖的图像处理技术。尽管其实际应用领域尚待探索，但该项目为图像处理和计算机图形学带来了新的研究方向。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

awesome-3D-gaussian-splatting - 3D Gaussian Splatting资源与应用综述

3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目渲染视图合成辐射场

本项目整理了3D Gaussian Splatting领域的前沿论文和开源资源,包括自动驾驶、头像生成、压缩优化等多个应用方向,以及实现代码、数据集和教程。这些资源为研究人员和开发者提供了全面的参考,有助于推动该技术的发展与落地应用。

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