概述 SelfSplat是一项突破性的3D重建技术，能够在无相机位姿、无3D先验、一次前向推理的条件下实现高质量3D高斯散射重建。这项工作同时解决了传统方法依赖精确标定和NeRF系列方法计算开销大的问题。 问题背景 现有方法的局限 3D Gaussian Splatting的问题 依赖精确相机位姿：需要预先标定的相机参数 逐场景优化：每个场景都需要单独训练 无法处理”野...

概述 GaussianCut是一种革命性的3D场景编辑方法，能够让用户在3D高斯散射表示的场景中通过简单的交互操作实现精确的对象分割。只需在2D图像上点击几下、绘制几笔或输入文字描述，就能自动将整个3D场景中的高斯点分成”前景”和”背景”。 核心创新 🎯 免训练交互式分割 直接作用于已训练好的3D高斯场景 无需额外训练或重新优化 实时交互响应 🔗 图结构建模 将...

概述 MVSplat是一种革命性的方法,非常有趣，能够从仅仅几张稀疏的多视角图像快速重建高质量的3D场景。与传统的需要数百张图像和长时间优化的方法不同，MVSplat通过前馈网络实现了实时3D重建。 问题背景 传统方法的局限 传统的从图片生成3D场景的方法（如NeRF或3DGS）通常面临以下问题： 数据需求大：需要大量输入图片（通常上百张） 优化时间长：需要”逐场景优化”...

概述 本文档记录了 3D Gaussian Splatting 在 Windows 环境下的完整部署过程，包括遇到的问题、解决方案以及最终的环境配置。 系统环境 硬件配置 操作系统: Windows 11 GPU: NVIDIA GPU (支持 CUDA Compute Capability 7.0+) 内存: 建议 16GB+ (训练需要大量内存) 存储: 建议 S...

什么是3D Gaussian Splatting？ 3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种革命性的3D场景表示和渲染技术，由Inria团队在2023年提出。它使用3D高斯椭球来表示场景，能够实现实时、高质量的新视角合成。 核心优势 🚀 实时渲染 相比NeRF的分钟级渲染，3DGS可以达到实时渲染效果 在GTX 1080上就能达到30+ FPS 🎯...