开源项目推荐：gsplat

开源项目推荐：gsplat

gsplat CUDA accelerated rasterization of gaussian splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/gsplat

gsplat 是一个开源库，用于 CUDA 加速的高斯分布的栅格化处理，并且提供了 Python 绑定。该项目主要使用 Cuda、Python、C++ 和 CMake 等编程语言。

1. 项目基础介绍

gsplat 项目灵感来源于 SIGGRAPH 论文《3D Gaussian Splatting for Real-Time Rendering of Radiance Fields》，该项目在此基础上进行了优化，使其在性能上更加快速，内存使用更加高效，并且不断添加新的功能。gsplat 的目标是提供一个高效的工具，用于在实时渲染中处理高斯分布。

2. 核心功能

• CUDA 加速的高斯分布栅格化：gsplat 利用 CUDA 的强大并行计算能力，对高斯分布进行快速栅格化处理，提高了渲染效率。
• Python 绑定：提供 Python 绑定，使得用户可以更方便地在 Python 环境中使用 gsplat 的功能。
• 性能优化：相比于官方实现，gsplat 在 GPU 内存使用上减少了高达 4 倍，并且渲染时间缩短了 15%。

3. 最近更新功能

最近，gsplat 项目进行了以下更新：

• 性能提升：对 CUDA 核函数进行了优化，进一步提高了栅格化处理的性能。
• 内存管理优化：优化了内存分配策略，减少了内存碎片，提高了内存使用效率。
• 新功能添加：增加了新的示例，以帮助用户更好地理解和使用 gsplat，包括如何在 COLMAP 捕获上训练 3D 高斯分布模型，以及如何在实时中渲染大型场景。

通过这些更新，gsplat 进一步提升了其作为实时渲染工具的实用性，为开发者提供了更加强大的功能支持。

gsplat CUDA accelerated rasterization of gaussian splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/gsplat