3DGS介绍

 注:此教程系列在3DGS的中文官网www.xuduo.cn上已有翻译,不过进度较慢,因此我自己把它翻译出来了,估计比中文网上的要快一些吧^_^这里讲的是C-Script,而www.xuduo.cn上的是Lite-C,不过仅仅是名字和少许的教程细节不大一样(我手上拿到的英文教程叫C-Script,是6.22版的)。如果哪位大虾来到小站,请见谅本人蹩脚的翻译……

此系列文章保证本人原创翻译,图片较多,转载请注意保持教程完整。

欢迎来到3D GameStudio!如果你只是买来这个惊奇的软件,注意了:你已经得到了一个牛B的玩具。但是我们为什么叫它Game Studio?哦……大概因为它是个完整的游戏开发工具箱。3DGS附带所有的可以开发商业游戏的软件:它包含强力的Acknex引擎,一个伟大的关卡编辑器,模型编辑器和脚本编辑器。

大概你想在3D Studio Max中创建模型或者喜欢用其他的关卡编辑工具。我们尊重这些,并且高兴的告诉你3DGS可以导入使用很多格式;访问主页你会看到我们有很多插件允许你导入想要的格式。

当一行代码都不写就可以创建游戏时,我们鼓励你取学习如何编程,至少是其中的一部分。这样你可以保证你的游戏看起来是原创。这个手册教你C-Script3DGS所使用的编程语言。我们叫它C-Script因为它看起来象C但比C简单多了。读了前几个workshop你就能自己看了。

跟着我25个工程后你会成为高级3DGS使用者。你会需要2040小时来完成它们,但相信我-你会很高兴做的。好消息是每个工程都包含了完整的函数代码。你可以解压缩cscript_samples.zip得到所有的代码。

本教程将提供3DGS关卡编辑器的基本信息。读本教程前先读Wed教程是个不错的主意。

01. 了解引擎
02. 变量
03. 函数
04. 位图和面板
05. 数字和窗口
06. 按钮和滚动条
07. 字符串,文本和字体
08. 位置,角度和比例
09. 实体
10. 动作
11. 指针
12. If – Else语法
13. 使用键盘
14. 使用鼠标
15. 使用摇杆
16. 使用调试工具
17. 高级调试
18. 实体运动
19.
使用时间
20.
精灵,动画精灵
21.
模型,动画模型
22.
高级动画模型,骨骼
23.
骨骼收集器
24.
全局变量,局部变量
25.
实体技巧,标记
 

最后介绍下我:我叫,George Pirvu,是RandombyteCEO,从1997年使用Acknex A3到现在;它是个优秀的引擎,但你手中的A7更好,相信我!我是Acknex User Magazine的编辑,它是一本免费的杂志,每月都介绍游戏模板和C-Script教程和代码。

如果你认为3DGS是个很好的工具,在想下:AUM包含例子,表格查看器,C-Script代码工具,模型工具,计算器等。我使用过很多游戏引擎但3DGS是最好的:它很强大,易于使用并且有一个庞大的使用团体。

03-10
### 3DGS技术概述 3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种先进的三维建模与渲染技术,在增强现实(AR)、虚拟现实(VR)以及游戏开发等领域具有重要应用价值。该技术不仅能够实现高质量的三维重建,还支持复杂的3D编辑操作,包括但不限于几何编辑、表面编辑及基于物理信息的编辑[^1]。 #### 几何编辑 通过调整模型的空间位置和形状参数来改变物体外形结构,适用于创建更加逼真的场景效果或者个性化定制需求。 #### 表面编辑 针对材质属性如颜色纹理等进行精细化处理,使得最终呈现出来的视觉感受更为真实细腻。 #### 基于物理信息的编辑 融入物理学原理模拟光线反射折射特性以及其他自然现象,从而让虚拟对象具备更贴近实际世界的交互行为。 对于希望深入了解这项前沿科技的研究人员来说,可以关注由业内专家主持的相关研讨会活动,这类会议通常会提供最新研究成果和技术动态分享,并且部分资源可能会被录制下来供后续回顾学习之用[^3]。 此外,《3D Gaussian Splatting》文档详细介绍了此方法的特点及其优势所在,是不可多得的学习材料之一[^2]。 ```python # 示例代码用于演示如何加载并展示3DGS数据集中的单个高斯分布实例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection, Line3DCollection def plot_gaussian(mean, cov_matrix): fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') # Generate points on a sphere and transform them according to the mean and covariance matrix. u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) v = np.linspace(0, np.pi, 100) x = np.outer(np.cos(u), np.sin(v)) y = np.outer(np.sin(u), np.sin(v)) z = np.outer(np.ones_like(u), np.cos(v)) for i in range(len(x)): for j in range(len(x)): xyz = np.array([x[i,j],y[i,j],z[i,j]]) xyz_transformed = mean + np.dot(cov_matrix,xyz.T).T x[i,j]=xyz_transformed[0] y[i,j]=xyz_transformed[1] z[i,j]=xyz_transformed[2] ax.plot_surface(x,y,z,rstride=4,cstride=4,color='b',alpha=0.1) mean=np.array([0.,0.,0.]) cov_matrix=[[1.,0.,0.],[0.,1.,0.],[0.,0.,1.]] plot_gaussian(mean,cov_matrix) plt.show() ```
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