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gsplat

开源CUDA加速3D高斯渲染库

gsplat是一个基于CUDA的开源高斯渲染库,支持Python接口。该库利用3D高斯分布实现实时辐射场渲染,性能优于原始论文实现。gsplat可应用于3D高斯模型训练、2D图像拟合和大规模场景实时渲染。库提供PyPI和源码安装方式,包含多个示例和基准测试。项目持续改进中,欢迎开发者参与贡献。

3D-Gaussian-Splatting-Papers - 3D高斯溅射技术论文集锦:最新研究进展与应用
3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目新视角合成深度学习计算机视觉
本项目汇集了3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting)领域的前沿研究论文,涵盖基础理论与实际应用。收录内容包括多篇综述文章和顶级会议论文,按时间倒序排列。提供论文中英文摘要和代码链接,为3D场景重建和新视角合成研究提供全面参考。
supersplat - 浏览器中轻松编辑3D高斯散射场景
3D Gaussian SplatsGithubPLY文件SuperSplat开源工具开源项目编辑器
SuperSplat是一款基于Web技术的3D高斯散射编辑工具,开源免费,直接在浏览器中运行。支持PLY文件拖放加载、场景管理、可视化编辑和数据分析。能够方便地选择、转换和编辑散射点,并支持结果导出。SuperSplat提供场景管理面板、底部工具栏和数据直方图等功能,便于用户进行精确编辑。支持撤销/重做操作,确保编辑过程的灵活性。虽然目前仅适用于高斯散射PLY文件,但SuperSplat为3D场景编辑提供了高效的在线解决方案。
LangSplat - 将3D场景与自然语言融合的高斯点云渲染技术
3D语言高斯分散CVPR2024GithubLangSplat开源项目计算机视觉语言特征
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。
GaussianShader - 创新3D高斯溅射技术提升反射表面渲染效果
3D Gaussian SplattingGaussianShaderGithub反射表面实时渲染开源项目神经渲染
GaussianShader是一种新型3D渲染方法,通过在3D高斯上应用简化着色函数,提高了反射表面场景的神经渲染质量。这种方法保持实时渲染速度,同时实现不同光照环境下的高保真自由视角渲染。通过结合传统属性和新的着色属性,GaussianShader能够准确捕捉视角依赖的外观,为反射和漫反射表面重建提供高质量的材质和光照效果。
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。
4DGaussians - 4D高斯分布用于实时动态场景渲染
3D重建4D Gaussian SplattingGithub动态场景渲染实时渲染开源项目计算机视觉
4DGaussians是一种用于实时渲染动态场景的新技术。该方法使用4D高斯函数对动态场景进行建模,具有快速收敛和实时渲染的特点。项目支持合成场景、真实动态场景和多视角场景等多种数据集,并提供完整的训练、渲染和评估流程。4DGaussians在动态场景重建和渲染方面的进展,为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。
CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术
3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉
CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术,无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示,通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上,CF-3DGS展现出优秀性能,为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。
GaussianSplattingVRViewerUnity - Unity集成高斯散射技术的OpenXR 3D场景渲染器
3D渲染Gaussian SplattingGithubOpenXRUnityVR开源项目
这是一个集成差分高斯光栅化技术的Unity OpenXR渲染器,用于高效渲染3D高斯散射模型。它支持多模型同时加载、多相机渲染和3D场景深度混合,为VR环境提供高质量的实时3D可视化体验。该项目适用于各类3D内容的快速渲染和交互展示,在保证画面质量的同时实现了较高的渲染速度。
GeoGaussian - 几何感知高斯分布的场景渲染新方法
3D GaussiansGithub几何约束场景渲染开源项目新视角合成点云
GeoGaussian是一种创新的场景渲染方法,利用几何感知的高斯分布优化来保持场景结构。它通过初始化表面对齐的薄高斯分布和约束优化,有效保持了场景的几何和纹理特征。该方法在新视角合成和几何重建方面表现优异,尤其适合结构化区域。项目开源了代码、数据集和使用说明,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
CityGaussian - 大规模3D场景实时高质量渲染技术
3D场景渲染CityGaussianGithub大规模场景实时开源项目高质量
CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略,用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择,实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次,并采用块级细节层次选择和聚合策略,实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示,CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量,并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。
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