基于生成模型的可控3DGS建模

原理详解

3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种高效的3D场景表示和渲染技术，它使用一组3D高斯分布来表示场景，每个高斯可以视为一个“溅射”点，用于捕捉几何和外观细节。与传统网格或NeRF不同，3DGS 支持实时渲染，并通过优化高斯参数实现高质量重建。在基于生成模型的可控3DGS建模中，我们将生成模型（如扩散模型）集成进来，实现从文本、图像或其他条件输入生成可控的3DGS表示。下面我们简洁地阐述其核心原理，包括数学推导。

3D Gaussian Splatting的基本原理

生成模型的集成与可控性

代码实现

下面提供一个完整、可执行的Python代码示例，实现基于生成模型的可控3DGS建模。作为教程，我们使用PyTorch实现一个简化的3DGS渲染器，并集成Stable Diffusion (via diffusers库)进行SDS优化。代码聚焦于关键步骤：高斯初始化、渲染、SDS损失计算和优化循环。我们假设从随机高斯开始生成一个简单场景（e.g., 从文本“a red sphere”生成可控球体），并添加深度条件作为可控输入。