taichi_3d_gaussian_splatting：实时渲染高清晰度场景

taichi_3d_gaussian_splatting：实时渲染高清晰度场景

taichi_3d_gaussian_splatting An unofficial implementation of paper 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering by taichi lang. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/taichi_3d_gaussian_splatting

项目介绍

taichi_3d_gaussian_splatting 是一个开源项目，基于 Taichi 编程语言实现了一种名为“3D Gaussian Splatting”的算法。该算法能够从多个视角的图像、稀疏点云和相机姿态中训练出密集点云，并具备额外的特征（如协方差、颜色信息等）。通过这种方法，可以生成高质量的实时渲染场景，广泛应用于虚拟现实、增强现实以及视觉效果制作等领域。

项目技术分析

该项目采用了 Taichi 语言，这是一种专为高性能计算设计的编程语言。它旨在缩小以生产率为核心的 Python 语言和以性能和并行性为核心的 C++/CUDA 语言之间的差距。通过使用 Taichi，项目以纯 Python 实现了与 CUDA 实现相同甚至更好的性能，同时代码更易读、维护。

项目使用了可微分光栅化器来训练点云，输入包括来自多个视角的图像、稀疏点云和相机姿态，输出为带有额外特征的密集点云。在推理阶段，输入为带有额外特征的密集点云和任意相机姿态，使用相同的光栅化器渲染出图像。

项目及技术应用场景

taichi_3d_gaussian_splatting 的应用场景广泛，主要包括：

1. 虚拟现实 (VR)：通过实时渲染技术，为用户提供沉浸式的虚拟环境。
2. 增强现实 (AR)：在现实世界中叠加虚拟物体，增强用户体验。
3. 计算机视觉效果：为电影、游戏等制作高质量的视觉效果。

此外，由于点云的良好特性，该算法可以轻松处理场景或物体的合并，相比其他基于 NeRF 的算法具有明显优势。

项目特点

1. 性能优异：基于 Taichi 语言实现，性能接近甚至超越 CUDA 实现，且代码更易于维护。
2. 易于扩展：Taichi 提供了多种后端支持，包括 CUDA、OpenGL、Metal 等，便于项目在不同平台上的移植和扩展。
3. 自动微分支持：虽然当前项目未使用 Taichi 的自动微分功能，但该特性为未来的开发提供了便利。
4. 训练与推理效率：项目在官方数据集上的测试结果显示，PSNR 指标略高于官方实现，而点的数量仅为官方的 1/5 到 1/4。

以下为项目的性能对比表：

| 数据集 | 来源 | PSNR | SSIM | 点的数量 | | ------------ | -------------- | ------- | ------- | ------------ | | Truck(7k) | 论文 | 23.51 | - | - | | Truck(7k) | 官方实现 | 23.22 | - | 1.73e6 | | Truck(7k) | 本项目实现 | 23.7624 | 0.8357 | ~2.3e5 | | Truck(30k) | 论文 | 25.187 | 0.879 | - | | Truck(30k) | 官方实现 | 24.88 | - | 2.1e6 | | Truck(30k) | 本项目实现 | 25.2146 | 0.8645 | 428687.0 |

此外，项目的安装和配置过程简洁，支持多种数据集格式，包括 Colmap、Instant-NGP 等，便于用户快速上手和使用。

总结来说，taichi_3d_gaussian_splatting 是一个高效、易于扩展且性能优越的开源项目，适用于多种实时渲染场景，为相关领域的技术发展和创新提供了有力支持。

taichi_3d_gaussian_splatting An unofficial implementation of paper 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering by taichi lang. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/taichi_3d_gaussian_splatting