3D高斯溅射：实时辐射场渲染的革命性工具

最新推荐文章于 2025-05-08 06:00:00 发布
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3D高斯溅射：实时辐射场渲染的革命性工具

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/gaussian-splatting-Windows

项目介绍

3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）是一个开源项目，专注于实现实时辐射场渲染。该项目由Bernhard Kerbl、Georgios Kopanas、Thomas Leimkühler和George Drettakis共同开发，旨在通过创新的3D高斯表示方法，实现高质量、高效率的实时渲染。项目提供了完整的代码实现、预训练模型以及详细的安装和使用教程，特别适合对实时渲染感兴趣的开发者和研究人员。

项目技术分析

核心技术

  1. 3D高斯表示：项目从相机校准生成的稀疏点开始，使用3D高斯来表示场景。这种表示方法不仅保留了连续体积辐射场的优点，还避免了在空旷空间中进行不必要的计算。
  2. 优化与密度控制：通过优化3D高斯的各向异性协方差，项目能够更准确地表示场景，同时进行密度控制以提高渲染质量。
  3. 快速可见性感知渲染算法：项目开发了一种支持各向异性溅射的快速渲染算法，不仅加速了训练过程，还实现了实时渲染。

技术栈

  • 编程语言：Python、C++
  • 深度学习框架：PyTorch
  • 渲染引擎：OpenGL
  • 依赖工具：COLMAP、ImageMagick、FFmpeg

项目及技术应用场景

应用场景

  • 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：实时渲染是VR和AR应用的核心需求，3D高斯溅射技术可以显著提升这些应用的渲染质量和效率。
  • 游戏开发：游戏开发者可以利用该技术实现更逼真的场景渲染，提升游戏体验。
  • 影视制作：在影视后期制作中，实时渲染技术可以大大提高工作效率，减少渲染时间。

技术优势

  • 高质量渲染：通过3D高斯表示和优化算法，项目能够在保持高质量的同时实现实时渲染。
  • 高效训练：项目采用的优化策略使得训练过程更加高效，减少了计算资源的消耗。
  • 易于集成：项目提供了详细的安装和使用教程，开发者可以轻松地将该技术集成到现有项目中。

项目特点

主要特点

  1. 实时渲染：项目能够在1080p分辨率下实现30fps以上的实时渲染，满足了大多数实时应用的需求。
  2. 高质量输出：通过各向异性协方差的优化，项目能够生成高质量的渲染结果，视觉效果出色。
  3. 易于使用：项目提供了详细的安装和使用指南，并附带了预训练模型和示例数据集，降低了使用门槛。

创新点

  • 3D高斯表示：项目首次将3D高斯表示应用于辐射场渲染，显著提升了渲染效率和质量。
  • 各向异性协方差优化：通过优化各向异性协方差，项目能够更准确地表示复杂场景，提升了渲染精度。

结语

3D高斯溅射项目为实时辐射场渲染领域带来了革命性的进展。无论是对于学术研究还是实际应用，该项目都具有极高的价值。如果你对实时渲染技术感兴趣，或者正在寻找提升渲染质量与效率的解决方案，不妨尝试一下这个开源项目。相信它会为你的工作带来新的灵感和突破。

项目地址：GitHub

视频教程：YouTube

论文链接：Full Paper

希望这篇文章能够帮助你更好地了解和使用3D高斯溅射项目。如果你有任何问题或建议，欢迎在项目仓库中提出。

gaussian-splatting-Windows gaussian-splatting-Windows 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/gaussian-splatting-Windows

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

高斯溅射:三维重建与新视角合成的革命性技术
步子哥的博客
08-03 2639
在计算机视觉和图形学领域,三维重建和新视角合成一直是备受关注的研究热点。传统方法如摄影测量和多视角立体视觉在处理复杂场景时往往面临诸多挑战。近年来,基于深度学习的方法,如神经辐射场(NeRF),在这一领域取得了显著进展。然而,这些方法仍存在渲染速度慢、训练时间长等问题。2023年6月,Kerbl等人[1]提出的高斯溅射(3D Gaussian Splatting)技术为三维重建和新视角合成领域带来了革命性的突破。
高斯溅射（Gaussian Splatting）技术：3D领域的新革命
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
12-20 2008
高斯溅射（Gaussian Splatting），简称Splats，是一种先进的3D建模和可视化技术。它通过将图像表示为微小的椭圆形斑点，即“高斯斑点”，来构建3D场景。这些斑点可以拉伸、压缩，并赋予颜色和透明度，最终融合形成连续的表面。高斯溅射的核心在于使用3D高斯函数作为场景的基本元素，通过优化这些高斯函数的参数来实现高质量的3D场景重建和新视角合成。
高斯溅射（Gaussian Splatting）技术学习笔记：从工具到创作的完整指南
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平台支持：Windows亮点功能实时预览训练过程（动态显示高斯分布及“摆动”生长）支持多种配置模式（如 MCMC、Splat3 Profile）可调节 Gaussian 数量、训练参数、压缩选项运行要求：RTX 2060 / 3070 即可流畅运行适用人群：创作者、小型团队、开发者，尤其适合注重数据隐私和模型所有权的用户Postshot 的一大优势在于其高度可视化的界面设计，使得非技术人员也能轻松上手，快速构建高质量的高斯点云模型。
3D 高斯溅射 (Gaussian Splatting)技术，一种实现超写实、高效渲染的突破性技术
12-18 3693
3D 高斯溅射 (3DGS) 的核心技术是通过数百万个微小的、半透明的椭球体（即“高斯溅射”）来创建和渲染 3D 场景。与依赖多边形或复杂神经网络的传统方法不同，3DGS 利用这些溅射点来表现场景。每个溅射点包含其位置、颜色、大小和透明度的信息。当经过组合后，这些溅射点能高度还原场景的真实感。
三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting,3DGS)
2403_85515624的博客
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它通过使用3D高斯函数来表示场景中的点，并将这些高斯函数投影到2D图像平面上进行渲染。这项技术自2023年由Kerbl等人在 ACM Siggraph会议上首次提出以来，因其出色的渲染质量和实时性能而受到学术界和工业界的广泛关注。下图为3DGS算法的流程以下为原文中3DGS效果的展示备注：峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)是图像质量评价领域最常用且历史最悠久的算法，基于两张图像之间的均方误差，可以进一步计算两张图像之间的PSNR值；
3D高斯泼溅（Splatting）简明教程
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3D 高斯泼溅的核心是一种光栅化技术。有描述场景的数据。在屏幕上绘制数据。然而，它不是三角形，而是高斯分布。这是一个栅格化的高斯函数，为了清晰起见，绘制了边框：位置：它所在的位置 (XYZ)协方差：如何拉伸/缩放（3x3 矩阵）颜色：它是什么颜色（RGB）Alpha：透明度如何 (α)在实践中，会同时绘制多个高斯曲线：这是三个高斯。那么 700 万高斯呢？这是每个高斯光栅化完全不透明的样子：这是对 3D 高斯分布的非常简短的概述。接下来，让我们逐步完成本文中描述的完整过程。
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高斯溅射技术一经推出，立刻引起学术界和工业界的广泛关注。相比传统的隐式神经散射场渲染技术，高斯溅射依托椭球空间，显性地表示多目图像的三维空间关系，其计算效率和综合性能均有较大的提升，且更容易理解。可以预见，未来2年针对高斯溅射的应用研究将会迎来爆炸式发展。通过本篇博文，我和大家来一起了解高斯溅射技术，希望对有需要的同学提供一点帮助。
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3D高斯泼溅原理及实践【3DGS】
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在 SNGULAR 中，我们决定让人们稍微了解一下这项革命性的新技术。高斯泼溅是一种革命性的 3D 重建新方法，它试图解决其他方法存在的一些问题，例如处理时间长。对于这种方法，他们的方法不是将场景表示为体积或网格，而是将世界用作 3D 画布，绘制小笔触，直到场景看起来像输入图像。这种方法的主要优点之一是它不仅可以重建静止图像，还可以重建移动场景：它从点云开始，为每个点创建一个小笔画，然后慢慢改变每个笔画的大小、位置、旋转和颜色，每次迭代都使用随机梯度下降技术优化这些参数，以减少笔画和输入图像之间的误差。
pixelSplat: 3D Gaussian Splats from Image Pairs for Scalable Generalizable 3D Reconstruction
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我们研究 “generalizable novel view synthesis from sparse image observations” 的问题。可微分渲染给NVS领域带来了革命性的进展，但是也受限于它需要大的时间、内存，因为可微分渲染要计算每个相机射线上的数十个或数百个点。这启发了light-field transformers（SRT，Light field networks，Light field neural networks），它们通过将光线嵌入到query token中来渲染光线。
突破移动端三维重建边界：Meta Avat3r的实时可动画数字人生成范式
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方法PSNR↑LPIPS↓FID↓重建时间↓NeRFStudio28.70.19231.245minInstant3D26.30.21128.712min​Avat3r​​31.2​​0.153​​19.8​​5min​测试数据：300组手机拍摄面部数据集，分辨率1024×1024Avat3r的技术突破，本质上是通过算法创新将专业级三维重建能力"压缩"至消费级硬件。当手机镜头能够捕捉毫米级的面部微表情，当实时动画渲染不再依赖工作站集群，数字内容创作的门槛将被彻底打破。
3D Gaussian Splatting三维高斯溅射简介
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三维高斯溅射是一种场景表达方式，基于高斯椭球小颗粒重建场景的三维结构，通过溅射的方式打到二维平面显示器实现快速的画面渲染。从应用上讲，用户输入多幅目标场景图片给模型，模型将重建3D Gaussian场景，继而能够通过溅射场景3D模型到不同相机位置的2D平面进行渲染。这里作个不严谨的比喻，椭球相当于组成人体结构的细胞，而当我们用眼睛看人体时，我们是看到表皮细胞反射的光线溅射到我们眼底视网膜上的形象。而这里的每个细胞都是椭球，这个椭球由四个重要的性质来定义：位置、协方差矩阵、不透明度。
3D高斯溅射：实时渲染新纪元
weixin_57060548的博客
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3D Gaussian Splatting 是一种创新的 3D 场景实时渲染技术，通过生成稀疏点云并优化为 3D 场景，能够高效生成高质量图像。其核心原理是利用各向异性的 3D 高斯分布表示场景，通过 α-blending 技术进行渲染，无需深度学习模型，计算效率显著高于 NeRFs。该技术通过自适应密度调整和优化算法，能够生成细节丰富的 3D 模型，适用于虚拟现实、游戏开发、影视制作及文化遗产保护等领域。此外，通过参数调整和后处理，可以有效控制内存占用并提升模型质量。结合 Spline 等工具，3D Ga
高斯泼溅的全面概述
gongdiwudu的专栏
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高斯泼溅是一种用于表示 3D 场景和渲染新颖视图的方法，在“实时辐射场渲染的 3D 高斯泼溅”中引入。
【小白】一文读懂3DGS高斯泼溅技术
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3D高斯泼溅的崛起【三维重建】
新缸中之脑
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3D 高斯分布是计算机图形学中的一项复杂技术，它通过将点或“splats”从点云投影到 3D 空间，并为每个 splat 使用高斯函数来创建高保真、逼真的 3D 场景。该技术支持复杂的依赖于视图的视觉效果，并通过产生动态且逼真的可视化效果超越了传统的点云渲染。今年在 SIGGRAPH 2023 上发表了一篇最受欢迎的研究论文，详细解释了用于实时辐射场渲染的 3D 高斯分布的技术细节（全文和 git 存储库可在线公开获取），引发了人们对这一主题的新兴。
【三维重建】Pixel-GS:三维高斯泼溅的像素感知的梯度密度控制（去除浮点，提升精度）
qq_45752541的博客
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三维高斯溅射（3DGS）在提高实时渲染性能的同时，展示了令人印象深刻的新视图合成性能。然而，它的有效性在很大程度上依赖于初始点云的质量，导致在初始化点不足的区域出现模糊和针状伪影（ needle-like artifacts）。这个问题主要是由于点云的增长条件，它只考虑了可观测视点的splats的平均梯度大小，因此对于许多只覆盖在边界内的可观测的大高斯值无法增长。为了解决这个问题，Pixel-GS将被覆盖的像素数，视为动态平均不同视角的梯度的权重，从而促进大高斯分布的增长。
3D 高斯泼溅(Gaussian Splatting)-3D重建的3DGS时代
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3D重建自从NeRfs出现之后又热闹了一次，3D GS技术一时间燃变了整个三维重建和Slam领域，几个月不见，沧海桑田。3D 高斯泼溅（Splatting）是，它允许实时渲染从小图像样本中学习到的逼真场景。从点云/多面体 到场景渲染，是一个异常 经验性的过程。SIGGRAPH 2023论文奖公布，山大、港大获奖，北大、腾讯光子获提名 - 知乎机器之心报道， 编辑：蛋酱、小舟。近日，计算机图形学及互交技术顶会 SIGGRAPH 2023 公布了今年的技术论文奖项。
【免费下载】 SuperSplat：一款强大的3D高斯斑点编辑工具
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SuperSplat：一款强大的3D高斯斑点编辑工具 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/su/supersplat 项目介绍 SuperSplat 是一款免费且开源的工具，专为检查和编辑3D高斯斑点（Gaussian Splats）而设计。它基于Web技术构建，完全在浏览器中运行，无需下载和安装任何软件。用户可以通过简单的拖放操作加载高斯斑点PLY文件，并进行...
3D 高斯分布是用于实时辐射场渲染的 3D 高斯分布中描述的一种光栅化技术
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3D高斯分布在实时辐射场渲染中通常用于模拟光线传播和光照效果。这种技术利用高斯函数来模拟光源的扩散和衰减，因为光在空间中的传播通常遵循高斯分布，即距离光源越远，光强度衰减得越快。在渲染过程中，每个光源都被表示为一个3D高斯分布，其参数（如强度、半径和方向）决定了光照的形状和范围。 具体实现中，可能涉及到以下步骤[^4]: 1. **建立高斯核**：定义一个3D空间中的高斯函数，其中x, y, z坐标表示空间位置，σ（标准差）决定了分布的宽度。 ```python def gaussian_kernel(position, sigma): exponent = -((position - center).dot(position - center)) / (2 * sigma**2) return np.exp(exponent) # np是numpy库，用于数值计算 ``` 2. **光源建模**：将光源的位置和强度作为高斯分布的中心和强度，生成对应的3D高斯分布。 3. **光照计算**：对于场景中的每个像素，计算它接收到的所有光源的高斯分布的总和，得到该像素的最终颜色。 4. **实时渲染**：在渲染管线的后期处理阶段，将高斯分布的结果与环境光照和其他渲染效果结合，生成最终的图像。
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