【高斯泼溅】当3DGS遇上传统模型:从“画在一起”到“画得对”的全攻略​

在真实场景重建、数字孪生与新一代三维表达体系中,3DGS正迅速成为不可忽视的技术方向。凭借在细节保真度、重建效率和真实感上的优势,它让传统基于三维精模、倾斜摄影和网格建模的表达方式,首次在“真实还原”层面显得力不从心。

城市场景-3DGS与倾斜融合

但在真实的工程系统中,几乎不存在只依赖3DGS的完整方案。结构化几何、可交互对象、业务逻辑以及语义与属性承载,仍然高度依赖成熟稳定的传统三维模型体系。工程实践的主流路径,也始终是扩展既有模型应用,而非用3DGS全面替代。

因此,一个关键问题随之出现:能否将3DGS与传统三维模型放在同一场景中协同渲染?

答案是肯定的:但难点并不在“能不能画”,而在于是否画得正确、稳定具备长期工程可维护性。因为3DGS与传统模型,本质上代表的是两套截然不同的空间假设与渲染哲学,它们的融合,更像是一场发生在渲染架构层级的正面碰撞,而非简单的技术拼接。

坐标体系的碰撞

在3DGS与传统三维模型的融合中,坐标体系是最先出问题、也最容易被忽视的一环。

3DGS通常来自COLMAP、Nerfstudio等重建流程,本质上工作在以相机群为中心的局部空间中:

  • 原点无语义
  • 轴向不固定
  • 单位虽多为米,但不保证遵循Y-up/Z-up规范

而传统三维模型恰恰相反,它们始终运行在语义明确、规则稳定的世界坐标系统里,原点、轴向、单位与左右手规则都是系统级前提。

如果在数据阶段没有完成严格的坐标对齐,就将两者直接放入同一场景,漂浮、倾斜、比例失真几乎不可避免。
在shader中“临时掰正”画面,或许能骗过Demo,但在多模型、多数据源的工程系统里只会迅速失控。

坐标问题必须在数据阶段解决,而不是在渲染阶段掩盖。
只有当3DGS与传统模型真正共享同一个World Space,后续关于深度、遮挡与排序的问题才值得继续讨论。

深度与遮挡的摩擦

在坐标体系统一之后,第二个必然遇到的问题是深度关系

在传统的模型渲染中,这个问题几乎不需要开发者关心:

  • 模型是不透明的
  • GPU会自动记录每个像素的“距离”
  • 近的物体自然遮住远的物体

这套机制就是我们常说的深度缓冲(Depth Buffer)。

如果简单地将3D Gaussian Splatting当作普通透明物体插入渲染队列,在实际场景中很容易出现一系列问题:

  • 穿模
  • 悬浮
  • 遮挡关系错误

这并不是参数没调好,而是渲染路径本身就不成立。

因此通常会将传统三维模型与3DGS拆分为不同的渲染阶段:

  • 先渲染传统三维模型中的不透明几何
  • 完整写入深度缓冲
  • 为场景建立稳定、可信的几何结构
  • 再渲染3DGS
  • 仅读取深度信息

这种策略的核心思想是:几何先行,真实细节后置。结构由Mesh决定,真实感由3DGS补充,而不是相互竞争深度主导权。

排序的难点

如果说深度测试是传统三维模型世界能够成立的根本规则,那么在融合渲染体系中,排序几乎决定了3DGS是否还是真正的3D

传统三维模型面对的是拓扑明确、数量有限的几何体,可见性主要依赖深度测试即可稳定解决;即便存在透明物体,也只是少量对象的顺序调整,问题规模始终可控。

而3DGS面对的是海量半透明高斯椭球
每一个splat都参与颜色与透明度累积,渲染结果对绘制顺序高度敏感,顺序不再是优化项,而是正确性本身。

任何试图让3DGS服从传统renderOrder、或直接塞进透明队列的方案,都会在规模和正确性上同时失效,

最终表现为:

  • 体积层次错乱
  • 远近反转
  • 画面发灰
  • 甚至“糊成一团”

因此,在可落地的工程实践中,3DGS必须被视为与传统三维模型并行的渲染体系,而非从属关系:
传统模型继续依赖深度测试,负责建立稳定、可信的空间结构;
3DGS则必须拥有独立的排序体系,在GPU上通过视空间深度、分桶排序或层级裁剪等方式解决自身的可见性问题。

两者只在最终合成阶段以受控方式交互,例如基于深度进行裁剪或遮挡判断,而不是共享同一个透明队列。
只有在这种关系下,3DGS才能呈现出连续、可信的体积感,而不是退化为失序的点云效果。

Mapmost的实现

Mapmost的技术体系中,强调在数据阶段完成坐标体系统一,通过稳定的几何深度计算为3DGS提供可靠的遮挡基础,并采用独立的排序与LOD策略保障大规模场景下的渲染稳定性。

使用Mapmost SDK for WebGL,可实现3DGS与倾斜模型、通用三维模型的融合表达,满足智慧园区、智慧交通等数字孪生应用开发需求。

3DGS与倾斜融合加载效果

申请试用,请至Mapmost官网联系客服

Mapmost 3DGS Builder在线体验版已上线~

欢迎体验: studio.mapmost.com/3dgs

### 部署3D高斯模型的方法 部署3D高斯模型涉及多个步骤,包括环境搭建、数据准备、模型训练与推理以及最终的应用集成。以下是对这些过程的具体介绍: #### 环境搭建 首先需要确保开发环境中具备必要的软件和硬件条件。对于大多数基于WebGL或WebGPU的实现方案而言,通常会依赖现代浏览器的支持[^1]。如果采用的是桌面级应用,则可能还需要安装特定版本的Python解释器以及其他科学计算库如PyTorch等作为支撑平台[^2]。 ```bash # 创建虚拟环境并激活 conda create -n gaussiansplat python=3.9 conda activate gaussiansplat # 安装必要依赖项 pip install numpy scipy matplotlib opencv-python pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit ``` 这段脚本演示了如何创建一个新的Conda虚拟环境,并在此基础上安装一系列常用的机器学习框架及相关工具集[^3]。 #### 数据收集与预处理 构建有效的3D高斯模型离不开充足而优质的输入数据。一般情况下可以从公开的数据集中选取合适的素材,比如Matterport3D或是ScanNetV2等等。另外也可以自行采集新的扫描数据以适应特殊应用场景下的需求[^4]。 一旦获得了原始点云数据之后,就需要对其进行标准化转换以便后续算法能够更好地理解和利用它们。这其中包括去除噪声干扰、填补缺失区域以及调整坐标系方向等一系列操作流程[^5]。 #### 模型训练 有了经过良好整理后的训练样本集合之后,就可以着手定义具体的网络结构形式并与之匹配相应的损失函数表达式了。目前主流的做法倾向于选用变分自编码器(VAE)架构或者是其改进版本来进行特征提取工作;与此同时还会引入额外约束机制来促进生成结果更加贴近真实世界物理规律特性[^6]。 ```python from torch import nn class GaussianSplatModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim): super(GaussianSplatModel, self).__init__() layers = [] prev_dim = input_dim for dim in hidden_dims: layers.append(nn.Linear(prev_dim, dim)) layers.append(nn.ReLU()) prev_dim = dim layers.append(nn.Linear(prev_dim, output_dim)) self.network = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.network(x) ``` 上述代码展示了一个简化版的前馈神经网络类定义方式,实际项目当中可能会涉及到更为复杂的残差连接单元设计思路[^7]。 #### 渲染引擎对接 完成离线阶段的工作以后,接下来就是考虑怎样把得到的最佳权重参数嵌入到目标渲染管线之中去发挥作用的问题了。不同类型的客户端所适用的技术路线有所差异——如果是面向网页端的话那么很自然就会联想到Three.js这样的JavaScript图形库;而对于游戏行业内部来讲Unity3D无疑是最受欢迎的选择之一[^8]。 在Unity环境下导入外部制作好的资产包之前,往往先得编写一段C#脚本来封装底层逻辑接口供其他模块调用访问[^9]: ```csharp using UnityEngine; public class LoadGaussianSplat : MonoBehaviour { public string filePath; void Start() { var assetBundle = AssetBundle.LoadFromFile(filePath); if (assetBundle != null){ GameObject prefab = Instantiate(assetBundle.LoadAsset<GameObject>("MyPrefab")); prefab.transform.position = Vector3.zero; } } } ``` 此示例简单明了地阐述了加载来自磁盘上的预制件资源文件夹位置设定方法[^10]。 ---
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