AbstractDense3Drepresentationsoftheenvironmenthavebeenalong-termgoalintheroboticsfield.WhilepreviousNeRF representationhavebeenprevalentforitsimplicit,coordinate-basedmodel,therecentemergenceof3DGS hasdemonstratedremarkab

1模型训练deftraining(dataset,opt,pipe,testing_iterations,saving_iterations,checkpoint_iterations,checkpoint,debug_from):first_iter=0#初始化高斯模型，用于表示场景中的每个点的3D高斯分布gaussians=GaussianModel(dataset.sh_degree)

   源代码主页：gmh14/tssplat:TetSphereSplatting:RepresentingHigh-QualityGeometrywithLagrangianVolumetricMeshes原文地址：[2405.20283]TetSphereSplatting:RepresentingHigh-QualityGeometrywithLagrangianVolumetricMeshes  与NeRF类似，DMTet

Abstract3DGShasachievedveryimpressiveperformanceinreal-timenovelviewsynthesis.However,itoftensuffersfromover-reconstructionduringGaussiandensificationwherehigh-varianceimageregionsarecoveredbyafewlargeGaussiansonly,leading

AbstractModernlaserrangeandopticalscannersneedrenderingtechniquesthatcanhandlemillionsofpointswithhighresolutiontextures.Thispaperdescribesapointrenderingandtexturefilteringtechniquecalledsurfacesplattingwhichdirectlyren

AbstractNeRFs havedemonstratedtheremarkablepotentialofneuralnetworkstocapturetheintricaciesof3Dobjects.Byencodingtheshapeandcolorinformationwithinneuralnetworkweights,NeRFsexcelatproducingstrikinglysharpnovelviewsof3Do

SpacetimeGaussianFeatureSplattingforReal-TimeDynamicViewSynthesis摘要动态场景的新视角合成一直是一个引人入胜但充满挑战的问题。尽管最近取得了很多进展，但如何同时实现高分辨率的真实感渲染、实时渲染和紧凑的存储，依然是一个巨大的挑战。为了应对这些挑战，

Splatting一种体渲染方法，从3D物体渲染到2D平面也叫抛雪球方法核心选择雪球抛掷，3D投影到2D合成形成最后图像捏雪球（搞定一个核形状）选择3D高斯椭圆仿射后高斯仍闭合3D降2D依然为高斯（沿一个轴积分）3Dgaussian为什么是椭球？v的概率密度函数x的概率密度

目录一、概述二、相关工作1、多视图的三维重建2、前馈重建三、LRM1、编码器2、解码器3、NeRF渲染四、GS-LRM 1、输入处理2、Transformer3、损失函数五、实验六、局限一、概述    该论文提出了一种利用稀疏输入图像高效预测3D高斯原语的方法，也是第一

前言 本文介绍了InstantStyleGaussian，这是一种基于三维高斯飞溅（3DGS）场景表示的创新三维风格迁移方法。通过输入目标风格图像，它能够快速生成新的三维GS场景。方法作用于预先重建的GS场景，结合了扩散模型与改进的迭代数据集更新策略。它利用扩散模型生成目标风格图像，将这些新图像添

@目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和参数优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl)新的问题3DGS的渲染：快速可微光栅化3DGS的限制引言：什么是新视角合成

%cd/content!gitclone--recursivehttps://github.com/Anonytt/gs.git!pipinstall-qplyfile%cd/content/gs!pipinstall-q/content/gs/submodules/diff-gaussian-rasterization!pipinstall-q/content/gs/submodules/simple-knn#!wgethttps://huggingface

TODO:GS组成pointcloudrenderflowoptimize仓库结构仓库由C++/CUDA和Python组成，CUDA包括diff-rasterization，Python包括optimize。CUDA部分依赖glm，只用了glm的vector数据类型。Rendering(C++/CUDAPart)Python-CUDA接口CUDA向Python暴露的就

作者：Hao Li等人|编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：3D目标检测，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算

给自己记录一下，不一定对。每次去重写的时候又要忘记。1.python部分在gaussian_renderer/__init__.py里面调用cuda写的rasterization，语句为：fromdiff_gaussian_rasterizationimportGaussianRasterizationSettings,GaussianRasterizer其中GaussianRasterizationSettings定义

文章目录前言一、基本介绍二、方法原理1.DreamGaussian方法2.分数蒸馏抽样（SDS）总结前言太卷啦，太卷啦，视觉太卷啦，赶紧跑路吧~_~介绍DreamGaussian:GenerativeGaussianSplattingforEfficient3DContentCreation论文方法，解释原理，本文不是机械翻译，而是尝试讲解方

下载源码：gitclone--recurse-submoduleshttps://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting.git利用conda创建虚拟环境：condacreate-ngspython=3.8切换虚拟环境：condaactivategs在gs环境下安装：pipinstalltorch==2.0.0+cu118torchvision==0.15.0+cu118torchaudio

GaussianSplatting测试了一个精灵4无人机飞的MOV格式视频，重建效果如下：  对应的ply点云效果如图：采用神经隐式表达的场景，稠密点云应该不再是重要的了。信息隐含在神经网络中，通过function计算，需要哪一个视场动态合成了。