S3Gaussian

自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析

S3Gaussian 无人驾驶自监督学习 3D高斯场景分解 Github 开源项目

S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析，增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器，将4D网格编码为特征平面，并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布，详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。

GaussianFlow - 高斯动态结合点云渲染的4D内容创作方法

3D重建GaussianFlowGithub光流开源项目深度学习计算机视觉

GaussianFlow项目提出了一种4D内容创作方法，结合高斯动态与点云渲染技术。该项目利用优化的CUDA实现高效计算高斯流，并采用特定的梯度计算策略提高训练速度。这一方法为动态场景建模和渲染提供了新的解决方案，可应用于虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域。

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。

LightGaussian - 高效压缩3D高斯模型实现15倍存储减少和200+FPS渲染

3D高斯压缩GithubLightGaussian开源项目渲染优化神经渲染计算机图形学

LightGaussian项目开发了一种新型3D高斯模型压缩方法。该方法结合了剪枝、恢复、SH蒸馏和VecTree量化技术，实现了15倍的存储压缩，同时保持200+FPS的渲染速度。在保持图像质量的前提下，LightGaussian显著减小了模型体积，为实时3D场景渲染和AR/VR应用开辟了新途径。项目提供了开源代码、使用指南和示例，便于研究人员和开发者进行深入研究和应用开发。

gaussian-opacity-fields - 高效紧凑的无界场景表面重建技术

3D Gaussians3D重建Gaussian Opacity FieldsGithub开源项目无界场景表面重建

Gaussian Opacity Fields (GOF) 是一种新型表面重建方法，通过3D高斯分布识别几何信息。该方法使用正则化技术提高重建质量，并采用Marching Tetrahedra算法进行网格提取。GOF在无界场景中实现了高效、高质量的表面重建，为计算机视觉和图形学提供了创新解决方案。GOF方法特别适用于复杂的无界场景重建，如大规模室外环境或动态物体的表面重建。相比传统方法，GOF在处理速度和内存占用方面都有显著优势。

LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建

3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型

LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。

GaussianDreamerPro - 从文本生成高质量可操作3D高斯模型的创新技术

3D Gaussians3D资产生成GaussianDreamerProGithub图像渲染开源项目文本生成3D

GaussianDreamerPro是一个新型框架，用于从文本生成高质量、可操作的3D高斯模型。该框架将高斯点绑定到几何体上，逐步优化几何结构和外观细节。这种方法不仅提高了生成资产的质量，还使其能够轻松集成到动画、合成和模拟等下游应用中，拓展了3D内容创作的可能性。

gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建

3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建

这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点，在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外，通过集成COLMAP和Omnidata，该方法支持处理自定义数据集，为3D重建研究和应用提供了有力工具。

StyleGaussian - 基于高斯溅射的即时3D风格迁移技术

3D风格迁移GithubStyleGaussian多视角一致性实时渲染开源项目高斯散射

StyleGaussian是一种基于高斯溅射的3D风格迁移技术，实现了即时风格迁移的同时保持实时渲染和多视图一致性。该项目支持单一风格迁移和多风格插值，为3D场景提供高效的风格化能力。开源实现包括交互式远程查看器、推理渲染和完整训练流程，为相关研究和开发提供了全面资源。

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。

MagicDrive - 多样化3D几何控制的街景生成框架

3D几何控制GithubMagicDrive开源项目扩散模型街景生成计算机视觉

MagicDrive是一个创新街景生成框架，提供多样化的3D几何控制，包括相机姿态、道路地图和3D边界框。通过结合文本描述、定制编码策略和跨视图注意力模块，实现了多相机视角的一致性。该框架能生成高保真街景图像和视频，精确捕捉3D几何特征和场景细节，有助于提升BEV分割和3D物体检测等任务的性能。

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