3D Gaussian Splatting 部署

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（≥ 100 fps）视图合成。

https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/

该论文获得的siggraph 2023最佳论文

项目github地址：https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting

一、下载3D Gaussian Splatting

3D 高斯泼溅（Splatting）是用于实时辐射场渲染的 3D 高斯分布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。 如果说NeRF等辐射场方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态，那么3D高斯则是在NeRF的基础上，做到了在保持有竞争力的训练时间的同时实现最先进的视觉质量。

不仅如此，我们都知道传统的NeRF渲染过于粗暴，且随机性较大，但基于3D Gaussian Splatti