3DGS三维重建实战

人工智能可能是我们这个时代的主要领域之一，它几乎可以用于从驾驶汽车到医疗保健甚至能够预防失明等所有领域，最近提出了一种新的 3D 重建方法。

目前可用于 3D 重建的许多 SOTA 方法需要大量 CPU/GPU 使用率来处理场景或渲染场景，其中一些甚至需要两者兼而有之。

过去几年，我们看到了大量关于 3D 重建的文章，例如 NeRF（神经辐射场）方法，该方法实现了非常好的 3D 重建，具有高度精确的场景和模型，可用于虚拟旅游、沉浸式游戏和建筑可视化等众多领域。然而，这是有代价的，NeRF 耗时，需要大量内存和存储空间，并且仅限于静态场景。高斯泼溅（Gaussian Splatting）解决了其中一些问题，使其成为当今最好的 3D 重建方法。

本文旨在将此方法应用于室内重建的特定领域，我们的主要目标是：

• 了解 3D 重建和高斯泼溅的工作原理。
• 运行一个小型演示，无需离开家即可重建你自己的场景。

所以，跟我一起深入研究如何对你的家进行 3D 重建。

1、了解 3D 重建

重建始于用相机从场景的不同视角拍摄的几张照片。这些图像将作为重建的输入数据。重建的主要目的是恢复场景的空间结构，并使我们能够从任何角度查看它。

3D 重建中最重要的关键概念之一是特征匹配，其中在多个视图中识别和匹配 2D 图像中的独特点或特征。使用两幅图像之间的对应关系可以估计相机的相对位置，从而计算这些特征的 3D 位置的三角测量。高斯 Splatting 使用来自另一种称为运动结构 (SfM) 的方法的云点，该方法通过分析相机随时间的运动来估计相机姿势