LangSplat是CVPR2024的paper. 实现3DGS的语义分割（可文本检索语义） github: https://github.com/minghanqin/LangSplat?tab=readme-ov-file 主要思想是在3DGS中加入了CLIP的降维语义特征，可用文本检索目标，实现分割。 配置环境： environment.yml一步一步执行。 conda create

前言 最近公众号一直在推3DGS方面的内容，之前很早就准备配置一下该环境，奈何一直手懒。趁着空闲，配置了一下Windows环境下的3DGS，按照本文的流程进行配置成功率很大，亲测有效！ 准备工作 由于本文参照的是国外某位大佬的视频，再此表示感谢地址https://www.youtube.com/watch?v=UXtuigy_wYc（需要科学上网），这里我将一些下载较慢的安装包之类的都上传到

本篇文章 一Scaffold GS 为例子。 目标在里面添加 Render Depth 的代码： 将可见的 Gaussians Render 到 2D 图像上面 from diff_gaussian_rasterization import GaussianRasterizationSettings, GaussianRasterizer.......rasterizer = Gaussia

基于智能空间计算，新一代超逼真三维内容生成技术。 可自动化生成超逼真的大场景三维模型，并在各类终端和空间计算设备中，实现前所未有的沉浸式体验。 更可接入专业三维软件和应用平台，进行深度的模型开发与场景落地。 支持超大复杂场景生成， 突破大空间和复杂环境建模的技术难题，为室内外融合和大场景建模带来全新方案。 开放Unity/UE/Web，以及Android/iOS/Windows/Mac等平台的插件

作者：小柠檬 | 来源：3DCV 在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf 添加微信：dddvision，备注：3D高斯，拉你入群。文末附行业细分群 详细内容请关注3DCV 3D视觉精品课程：www.3dcver.com 3DGS、NeRF、结构光、相位偏折术、机械臂抓取、点云实战、Open3D、缺陷检测、BEV感知、Occupancy、Transformer、模型

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几乎可以下结论：3D Gaussian Splatting(3DGS)技术的出现，宣告了NeRF时代的结束。犹如transformer当年对CNN的打击。 一个集高渲染质量、分钟级重建速度、实时渲染速度为一身的三维重建算法3DGS，毫无疑问开创了一个新的时代。本文不对3DGS的原理做太深入的解读，只做实验。 1. 准备自己的数据： 我们规定一个路径（你自己任意命名），为方便为这里命名为folde

3DGS 其二：Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Scenes 1. 背景介绍1.1 静态场景建模1.2 动态场景建模 2. 算法2.1 背景模型2.2 目标模型 3. 训练3.1 跟踪优化 4. 下游任务 Reference： Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Sce

3DGS 其一：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 1. 预备知识1.1 球谐函数1.2 Splatting1.3 α \alpha α blending1.4 多维高斯的协方差矩阵1.4.1 高斯与椭球体的关系1.4.2 世界坐标系下的三维高斯到二维像素平面投影过程 2. 3D Gaussian Sp