CityGaussian

大规模3D场景实时高质量渲染技术

CityGaussian 3D场景渲染高质量实时大规模场景 Github 开源项目

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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介绍相关项目

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格

GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。

XV3DGS-UEPlugin - XVERSE 3D高斯散粒UE插件功能介绍

3D Gaussian SplattingGithubNiagaraUnreal Engine 5XV3DToolsXVERSE 3D-GS UE Plugin开源项目

XVERSE 3D Gaussian Splatting UE插件通过Unreal Engine 5提供3D高斯散粒模型的实时可视化、管理和混合渲染功能。该插件提高了3D高斯散粒场景的渲染效率，支持动态照明及自动LOD生成，并能处理超过200,000个点云。插件还包含将MP4视频训练为高斯散粒PLY文件的工具。未来更新将加入动态LOD渲染、自动碰撞生成和3D-GS资产交互编辑功能。

LaRa - 大基线辐射场技术实现突破性进展

3D重建GithubLaRa开源项目机器学习计算机视觉辐射场

LaRa项目开发了创新的大基线辐射场技术，提高了3D重建效率和质量。通过支持半精度训练，该技术实现了收敛速度提升100%以上，性能增益约1.5dB。LaRa能从多视图、文本和单视图输入重建辐射场，在计算效率和重建质量方面取得了显著进展，为3D重建和渲染领域开辟了新途径。

three-gpu-pathtracer - WebGL 2驱动的高性能GPU路径追踪项目

GPU渲染GithubWebGLthree.js开源项目物理渲染路径追踪

three-gpu-pathtracer是一个基于WebGL 2的GPU路径追踪项目。它使用three-mesh-bvh加速渲染,支持GGX表面模型、材质信息、纹理、法线贴图等功能。该项目实现了物理基础渲染、景深、HDR图像等特性,可进行高质量的真实感渲染。项目还提供了多种演示和工具,包括动画渲染和环境光遮蔽材质。three-gpu-pathtracer为开发者提供了高效的GPU路径追踪解决方案。

lightplane - 内存高效的神经3D场景渲染框架

3D渲染GPU优化GithubLightplane内存效率开源项目神经场景表示

Lightplane是一个内存高效的神经3D场景渲染框架,包含可微分辐射场渲染器和特征投影模块。它能以不到1GB的GPU内存渲染全高清图像批次,保持与现有方法相当的渲染和反向传播速度。框架包含Lightplane渲染器和投影器两个主要组件,均采用优化的GPU内核实现。Lightplane具有高内存效率和可扩展性,易于扩展和使用,能显著提升神经场方法的应用规模。

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。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

GauHuman - 基于单目人体视频的高效3D重建与渲染技术

GauHumanGithub人体建模单目视频实时渲染开源项目高斯泼溅

GauHuman是一种新型3D人体重建技术，利用单目人体视频学习关节化高斯散射模型。该方法训练速度快(1-2分钟)，渲染实时(最高189 FPS)，适用于ZJU-Mocap和MonoCap等数据集。GauHuman提供高效的训练和评估流程，在3D人体重建和渲染领域表现出色，为相关研究开辟新途径。

Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目

3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹

Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。

GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成

3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D

GeoDream是一种创新的3D生成方法，通过结合广义3D先验和2D扩散先验，提高了生成一致3D几何结构的能力，同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性，可渲染1024x1024分辨率的逼真图像，并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标，将语义一致性评估从2D提升到3D。

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