3D高斯泼溅原理及实践【3DGS】

最新推荐文章于 2025-04-19 17:21:18 发布
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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。SNGULAR 及其人工智能团队希望了解有关 3D 重建技术的最新更新的更多信息。

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。SIGGRAPH 2023 Gaussian Splatting 上提出的新方法可以节省推理和渲染的时间。

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最低0.47元/天 解锁文章
高斯泼溅的全面概述
gongdiwudu的专栏
12-30 1万+
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。
Python 工程师对 3D 高斯溅射的介绍（第 1 部分）
2401_85233349的博客
07-19 1030
因此，SfM 从多幅图像中找到的公共点生成一组 3D 点，每个点都有 x、y 和 z 坐标，从而为我们提供场景的“结构”。世界原点的确切位置对于我们的目的来说并不重要，因此我们不会关注它，因为它可以是空间中的任意点。因此，我们关心的关键参数是四元数向量和平移向量。例如，如果相机在 y 方向上向上移动 2 个单位而不进行任何旋转，我们只需从所有点的 y 坐标中减去 2 个单位即可获得新坐标系中的点。为了获得最终的 2D 坐标，我们用这个 3x1 矩阵的第三个坐标除以它，然后得到图像中的 x 和 y 坐标！
高斯泼溅（Gaussian Splatting）技术浅析
zhu_zhu_xia的博客
03-26 1217
高斯泼溅技术（Gaussian Splatting）是一种通过高斯分布的光栅化方法，实现从图像样本中实时渲染逼真场景的技术‌。它通过构建每个点的高斯分布，并优化其参数，以实现场景的细腻再现‌。高斯泼溅技术利用3D高斯点而不是传统的三角面片来表达场景，从而实现了高效的三维转换和逼真的渲染效果‌。
功能性高斯泼溅扩散——DiffGS: Functional Gaussian Splatting Diffusion
最新发布
weixin_51454889的博客
04-19 860
本周报介绍了功能性高斯泼溅扩散 (DiffGS) 的方法、实现及实验结果。DiffGS 是第一个针对 3D 高斯泼溅 (3DGS) 的通用生成模型，能够在不需要体素化或预处理的情况下生成任意数量的 3DGS。此外，DiffGS 通过高斯概率函数 (GauPF)、高斯颜色函数 (GauCF) 和高斯变换函数 (GauTF) 的解耦表示，解决了 3DGS 的离散性和非结构化问题。模型采用高斯变分自编码器 (VAE) 和潜在扩散模型 (LDM)，通过八叉树引导的高斯提取算法生成高质量的 3DGS。
【小白】一文读懂3DGS高斯泼溅技术
热门推荐
weixin_47228643的博客
07-23 1万+
3D Gaussian Splatting是最近NeRF方面的突破性工作，它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化，优化速度也快（能够在较少的训练时间，实现SOTA级别的NeRF的实时渲染效果，且可以以 1080p 分辨率进行高质量的实时（≥ 30 fps）新视图合成）。开山之作就是论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”是2023年SIGGRAPH最佳论文。
3D 高斯泼溅(Gaussian Splatting)-3D重建的3DGS时代
wishchinYang的专栏
05-17 4054
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。
3D高斯泼溅（Splatting）简明教程
新缸中之脑
11-05 1万+
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。
3D高斯溅射：面向三维场景的实时渲染技术
02-11 1万+
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。
3D Gaussian Splatting三维高斯溅射简介
weixin_42914912的博客
03-20 3766
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。
3DGS（三维高斯散射）算法原理介绍
qq_36812406的博客
02-22 4031
3DGS（3D Gaussian Scattering）是一种基于高斯分布的三维场景表示与渲染方法，主要用于高效建模和渲染复杂的三维场景，尤其适用于动态环境或需要实时性能的应用。其核心思想是将三维空间中的物体或体积表示为多个高斯函数的集合，并通过优化这些高斯参数来拟合观测数据（如多视角图像），最终实现高质量的渲染效果。3DGS通过显式的高斯分布建模三维场景，结合可微渲染技术，在实时性与渲染质量之间取得平衡。在渲染过程中，光线穿过三维场景时，与沿途的高斯函数相互作用。
3DGS 高斯泼溅 × 图扑 HT 引擎
Hightopo的博客
12-31 1332
3D 高斯泼溅(3D Gaussian Splatting，又称 3D 高斯溅射或 3D 高斯飞溅)作为三维场景表示和渲染领域的重要突破，正在重新定义三维重建的可能性。它利用技术，使用而不是传统的三角面来表达场景，不仅实现了，更带来极致。与传统方法相比，它在等核心参数上都实现了质的飞跃。本篇内容将展示图扑软件应用 3D 高斯泼溅技术，对厦门总部办公室和厦门中山路步行街进行的可视化项目搭建。通过，让用户能从虚拟空间中全方位体验建筑环境，获得沉浸式的空间互动体验。根据场景规模选用合适的采集方式。
【3DGS文献阅读04】/高斯溅射扩散模型/视图引导/单视图 GSD: View-Guided Gaussian Splatting Diffusion for 3D Reconstruction
xzrrr的博客
12-27 1529
作者介绍了一种名为GSD（View-Guided Gaussian Splatting Diffusion）的新方法，该方法旨在通过单个视角图像来重建三维物体。GSD利用了高斯溅射（Gaussian splatting, GS）表示法，其中三维物体被描述为一组椭球集合。这种方法通过将细粒度的二维特征，经由设计的溅射函数和引导去噪采样过程，映射到三维空间中的对应位置，从而实现从2D到3D的转换。
高斯泼溅（Gaussian Splatting）：3D建模的颠覆性革命
yingtu666的博客
02-23 1954
高斯泼溅（Gaussian Splatting）：3D建模的颠覆性革命
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 3542
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。
3D Gaussian Splatting 数学原理与推导
scott198512的博客
02-22 1791
3D Gaussian Splatting源于EWA的理论基础，本文重点从EWA模型出发，详细推导3D GS中的数学原理，加深对鱼眼相机畸变场景下的理解。
3D高斯泼溅的崛起【三维重建】
新缸中之脑
04-08 6939
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。
3D Gaussian Splatting鱼眼相机fisheye-gs算法的应用实践
scott198512的博客
11-20 1305
对适用于鱼眼相机的3D GS进行了剖析
3D Gaussian Splatting（3DGS）的核心原理
Felaim的博客
02-23 1961
通过显式的高斯分布建模，在实时性、动态场景适应性和多传感器融合方面展现出独特优势，成为自动驾驶三维感知的理想工具。其高效的渲染能力和灵活性，使其在实时建图、障碍物检测、仿真测试等场景中具有广阔应用前景。随着算法优化与硬件升级，3DGS有望成为自动驾驶三维感知的新一代核心技术。
三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting,3DGS)
2403_85515624的博客
03-14 2407
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高斯泼溅结合NeRF
04-02
### 结合3D高斯泼溅与NeRF技术 为了实现将 **3D Gaussian Splatting (3DGS)** 和 **Neural Radiance Fields (NeRF)** 技术相结合的目标，可以从两者的特性出发设计一种混合方法。以下是具体的技术分析： #### 1. ...
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