slang-gaussian-rasterization：实时渲染的高斯散点光场渲染器

slang-gaussian-rasterization：实时渲染的高斯散点光场渲染器

slang-gaussian-rasterization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slang-gaussian-rasterization

项目介绍

slang-gaussian-rasterization 是一个开源项目，它提供了一个使用 Slang.D 实现的基于 CUDA 加速的光场渲染器。该渲染器基于论文《3D Gaussian Splatting for Real-Time Rendering of Radiance Fields》的描述。项目专注于光场渲染的核心组件——高斯散点光场渲染，并为两种流行的 3D 高斯散点实现提供了 API 绑定：原生的 INRIA 代码库和 nerf-studio 的 gsplat。

项目技术分析

slang-gaussian-rasterization 利用 Slang.D 语言，这是一种为实时、逆向和可微分渲染设计的统一平台。Slang.D 允许开发者维护一个单一的代码库，这个代码库可以编译成适用于不同平台的渲染代码，例如 D3D、Vulkan、OpenGL、OptiX、CUDA 等。

项目的核心优势在于其 单一代码库 的设计，这使得渲染代码能够在不同的可微分框架（如 Pytorch）和实际的生产渲染器（如 Vulkan）之间无缝切换，极大提高了代码的可维护性并减少了错误发生的可能性。

对于研究而言，Slang.D 的自动微分功能至关重要，它能够通过复杂的渲染内核进行自动微分，这些内核包括任意控制流、用户定义类型、动态调度和全局内存访问。

项目及技术应用场景

slang-gaussian-rasterization 主要用于实时渲染场景，特别是在 3D 光场渲染和神经渲染领域。在训练 3D 光场场景时，它可以与 INRIA 的原生实现或 nerf-studio 的 gsplat 库结合使用。通过这种方式，项目为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，用于优化和训练光场渲染模型。

在实际应用中，该项目可以用于：

• 实时渲染高质量的光场图像
• 用于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的光场渲染
• 渲染效果的研究和开发

项目特点

1. 可维护性：单一代码库的设计，支持多种渲染平台，减少了代码冗余。
2. 性能：虽然在使用 Slang.D 后渲染时间有所增加，但仍然保持了与 CUDA 渲染相似的性能水平。
3. 自动微分：通过自动微分支持复杂渲染内核，方便了光场渲染的优化和训练。
4. 易用性：通过 pip 包的安装方式，简化了用户的使用和集成过程。

以下是项目性能的一个比较：

| 代码变种 | 训练时间 | PSNR | | ------------- | -------- | ----- | | 7k Inria - CUDA | 3m 55s | 23.40 | | 7k Inria - Slang | 4m 44s | 23.41 | | 30k Inria - CUDA | 33m 10s | 25.10 | | 30k Inria - Slang | 36m 37s | 25.12 |

在 NVIDIA RTX 4090 上测试。

通过这些特点，slang-gaussian-rasterization 成为了一个强大的工具，适用于需要进行高性能、高效率渲染的场景。

总结

slang-gaussian-rasterization 是一个专为实时光场渲染设计的开源项目，它通过 Slang.D 提供了灵活的渲染代码和自动微分支持，使得光场渲染的研究和应用变得更加高效。无论是对于研究人员还是开发者，该项目都是一个值得尝试的选择。

slang-gaussian-rasterization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slang-gaussian-rasterization