splatting专题

三维重建实战：3D Gaussian Splatting

简介： 3D Gaussian Splatting是一种用一组2d图像创建3d场景的方法，你只需要一个场景的视频或者一组照片就可以获得这个场景的高质量3d表示，使你可以从任何角度渲染它。它们是一类辐射场方法（如NeRF），但同时训练速度更快（同等质量）、渲染速度更快，并达到更好或相似的质量。3D Gaussian Splatting可以实现无界且完整的场景1080p分辨率下进行高质量实时（≥ 1

【Gaussian splatting系列学习】（三）

3DGS系列（一） 3DGS系列（二） 3DGS系列（三） 3D高斯球的颜色基函数：任何一个周期性函数可以分解为正弦和余弦的线性组合球谐函数：任何一个球面坐标的函数可以用多个球谐函数来近似极坐标， ( θ , ϕ ) (\theta, \phi) (θ,ϕ) f ( t ) ≈ ∑ l ∑ m = − l l c l m y l m ( θ , ϕ ) f(t)\app

【Gaussian splatting系列学习】（一）

3DGS系列（一） Splatting 基本理解定义：一种体渲染的方法：从3D物体渲染到2D平面Ray-casting 是被动的（NeRF）：计算出每个像素点受到发光粒子的影响来生成图像Splatting是主动的：计算出每个发光粒子如何影响像素点 3dgs 基于2001年的 EWA Volume Splatting splatting的核心选择雪球（捏雪球）抛掷雪球：从3D

【三维重建】2D Gaussian Splatting:几何准确的2D辐射场（更新中）

标题：2D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate Radiance Fields 项目地址：https://github.com/hbb1/2d-gaussian-splatting 文章目录功能输入输出一、摘要二、引言深入分析解读三、相关工作3.1新视角合成3.2 3D重建3.3 可微分基于点的图形3.4 同期工作四、3D

Gaussian Splatting 在 Ubuntu22.04 下部署

代码：graphdeco-inria/gaussian-splatting (github) 论文：[2308.04079] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering (arxiv.org) 1. 禁用自带驱动 Nouveau Ubuntu 自带的显卡驱动，是非 Nvida 官方版。在后面装 CUDA 的时候

【文献】3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.04079 项目： https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/ 代码： git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting —recursive 一、文章概述 1.问题

3D gaussian-splatting项目环境配置记录

1.前景项目论文：https://arxiv.org/abs/2308.04079 GitHub项目下载地址：https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting git clone时里面的子模块小项目会git不到，需要单独github下来，放入相应文件夹。 sibr_viewersSIBR / SIBR Core · GitLab，

3DGS(gaussian-splatting)在windows11、RTX4060环境配置步骤

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

编辑任何场景! 3DitScene：通过语言引导的解耦 Gaussian Splatting开源来袭！

文章：https://arxiv.org/pdf/2405.18424 项目：https://zqh0253.github.io/3DitScene/ huggingface:https://huggingface.co/spaces/qihang/3Dit-Scene 场景图像编辑在娱乐、摄影和广告设计中至关重要。现有方法仅专注于2D个体对象或3D全局场景编辑，导致缺乏一种在3D层面上

学习笔记之——2D Gaussian Splatting（2DGS）

3DGS在辐射场重建中取得了巨大的成就，实现高质量的新视图合成和快速渲染。最近新出了3DGS的升级版本，2DGS。写下本博文记录本人学习及测试2DGS的过程，本博文仅为本人学习记录用~ Project WebsiteGithub CodeOriginal paper 目录原理解读什么是surfels? 2DGS与3DGS的区别 2DGS的理解 2DGS 的Modeling

3D 生成重建009-DreamGaussian使用gaussian splatting在两分钟内生成3d

3D 生成重建009-DreamGaussian使用gaussian splatting在两分钟内生成3d 文章目录 0 论文工作1 论文方法2 效果 0 论文工作 DreamGaussian是第一个使用gaussian splatting方法进行3d生成的工作。论文最先使用gaussian splatting替代原来用nerf表示3d。整体架构依然保留了原来

3d gaussian-splatting源码运行及结果展示

笔者是在windows下配置的环境源码地址及官方教程 github gaussian-splatting 官网给出了详细的配置教程和视频解说记录一下个人的部署过程环境需求硬件需求具有计算能力 7.0+ 的带有CUDA的GPU 24G显存软件需求 python版本我没注意到明确说明，3.7以上应该就可以(我用的3.12） Anaconda (python环境管理，网上教程

117篇 | 3D Gaussian Splatting论文

本论文集划分为4个部分：综述&基础（14篇）、NeRF在AIGC（54篇）、NeRF在SLAM（自动驾驶）（25篇）、NeRF之场景建模（25篇） https://t.zsxq.com/3ATyEhttps://t.zsxq.com/3ATyE 3D Gaussian Splatting（3DGS）是一种用于实时辐射场渲染的光栅化技术，它通过对3D高斯分布的描述，实现了实时渲染从小图像样本中学

3D Gaussian Splatting介绍

目录一、概述二、基础介绍1. 多维高斯分布2. 将3D 高斯投影到2D像素平面3. 球谐函数4. Splatting and α \alpha α blending 三、整体流程四、伪代码五、评价指标六、实验结果七、reference 一、概述 3D Gaussian Splatting和NeRF一样，主要用于新视图合成。特点：使用光栅化渲染方式，而不是NeRF的

3D Gaussian Splatting技术原理

3D Gaussian Splatting 是一种用于体积渲染的技术，特别适用于科学和医学可视化。这种技术使得用户能够以一种直观的方式查看和分析三维数据集，如医学成像数据（MRI、CT扫描）或科学模拟数据。技术原理 3D Gaussian Splatting基本上是一种将3D空间中的点数据转换成一个连续的体积数据表示的方法。它涉及到以下几个核心步骤： 1. 数据表示在3D Gaussi

用于密集视觉冲击的紧凑三维高斯散射Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM

Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM 用于密集视觉冲击的紧凑三维高斯散射 Tianchen Deng 邓天辰11Yaohui Chen 陈耀辉11Leyan Zhang 张乐妍11Jianfei Yang 杨健飞22Shenghai Yuan 圣海元22Danwei Wang 王丹伟22Weidong Chen 陈

StylizedGS: Controllable Stylization for 3D Gaussian Splatting

StylizedGS: Controllable Stylization for 3D Gaussian Splatting StylizedGS：3D高斯溅射的可控样式化 Dingxi Zhang, Zhuoxun Chen, Yu-Jie Yuan, Fang-Lue Zhang, Zhenliang He, Shiguang Shan, and Lin Gao1 张定西，陈卓勋，袁玉洁，

108、3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

简介官网更少训练时间的同时实现最先进的视觉质量，能在1080p分辨率下实现高质量的实时(≥30 fps)新视图合成 NeRF使用隐式场景表示，体素，点云等属于显示建模方法，3DGS就是显示辐射场。它用3D高斯作为灵活高效的表示方法，同时利用神经网络的特性进行参数优化，旨在以更快的训练速度和实时性能实现高质量的渲染，尤其适用于复杂场景和高分辨率输出。 nerf是一个连续的表示，隐含地表示

【计算机视觉】Gaussian Splatting源码解读补充（三）

第一部分第二部分本文是对学习笔记之——3D Gaussian Splatting源码解读的补充，并订正了一些错误。目录五、反向传播1. `rasterizer_impl.cu`: `CudaRasterizer::Rasterizer::backward`2. `backward.cu`: `renderCUDA`3. `backward.cu`: `preprocess`

【计算机视觉】Gaussian Splatting源码解读补充（一）

本文旨在补充@gwpscut创作的博文学习笔记之——3D Gaussian Splatting源码解读。 Gaussian Splatting Github地址：https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 论文地址：https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d

【计算机视觉】Gaussian Splatting源码解读补充（二）

第一部分目录三、前向传播（渲染）：`submodules/diff-gaussian-rasterization/cuda_rasterizer/forward.cu`预备知识：CUDA编程基础三、前向传播（渲染）：submodules/diff-gaussian-rasterization/cuda_rasterizer/forward.cu 预备知识：CUDA编

[CVPR-24] Text-to-3D using Gaussian Splatting

3DGS对初始化敏感；引入基于Point-E的3D SDS可以缓解多脸问题；外观细化阶段可以有效抑制异常点，并提高可视化效果；不需要对SDS的改进，用gudiance scale=100可以取得很不错的结果。 [pdf | proj | code] 方法 Geometry Optimization text-to-3D任务通畅存在严重的双脸问题。不同于NeRF和DMTE等3D表

学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研

之前博客介绍了NeRF-SLAM，其中对于3D Gaussian Splatting没有太深入介绍。本博文对3D Gaussian Splatting相关的一些工作做调研。学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客文章浏览阅读967次，点赞22次，收藏21次。NeRF 所做的任务是 Novel View Synthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景

实验笔记之——Gaussian Splatting SLAM配置与测试

之前博客对基于3DGS的SLAM进行了调研学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研_3d gaussian splatting slam-CSDN博客文章浏览阅读3.2k次，点赞40次，收藏58次。论文主页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（

Gaussian_Splatting 项目脚本指令

准备好一个稀疏重建的目录（如Colmap的sparse文件），高斯泼溅需要稀疏重建的点云结果来作为输入，进行进一步训练和渲染。可以参考：gaussian-splatting原理有一点需要注意：Gaussian_Splatting 需要稀疏重建的相机模式为：PINHOLE，如果为其他，需要在稀疏重建后对图像进行 convert：这里 Gaussian_Splatting 源码里面也提供了

3d gaussian splatting介绍整理

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，它允许实时渲染从小图像样本中学习到的逼真场景。 paper github 本文翻译整理自： blog: Introduction to 3D Gaussian Splatting DDPMs - Part 2 给出一些2D图片，用colmap得到稀疏 (SfM) 点，可重建出逼真的3D场景。 3DGS的核心是光栅化技