awesome-3D-gaussian-splatting

3D Gaussian Splatting资源与应用综述

3D Gaussian Splatting 渲染视图合成辐射场实时渲染 Github 开源项目

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。

S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析

3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习

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。

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-SLAM - 革新性实时3D重建技术，融合高斯散射实现逼真效果

3D重建Gaussian-SLAMGithubSLAM开源项目神经渲染计算机视觉

Gaussian-SLAM是一种创新的3D场景重建技术，将高斯散射与SLAM系统相结合。该技术能够准确映射环境，生成高质量纹理和细节，实现照片级真实的稠密重建效果。Gaussian-SLAM在Replica、TUM_RGBD、ScanNet等多个数据集上展示了优秀性能，为实时3D重建和增强现实应用开辟了新途径，是计算机视觉和机器人领域的重要进展。

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。

BAD-Gaussians - 基于高斯散射的3D场景去模糊重建与新视角合成技术

3D重建BAD-GaussiansGithub图像去模糊开源项目新视角合成高斯散射

BAD-Gaussians是一种创新的3D场景重建方法，结合束调整和高斯散射技术，有效处理运动模糊图像。该方法不仅能实现高质量的图像去模糊，还可合成新视角场景。基于nerfstudio框架实现，BAD-Gaussians支持多种数据集和训练模式，为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。

gaustudio - 模块化框架推动3D高斯散射技术创新与应用

3D Gaussian Splatting3DGSGauStudioGithub三维重建开源项目计算机视觉

GauStudio作为3D高斯散射(3DGS)领域的模块化框架，整合了全面数据集、网格提取工具和纹理绑定功能。该框架支持多种3DGS方法研究，优化复杂场景处理流程，并为室内外场景重建提供新方案。GauStudio旨在促进3DGS技术在多领域的应用与创新。

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。

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。

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