3D高斯泼溅 gaussian-splatting

Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering"

3D Gaussian Splatting 是由 Inria 和 MPI 等机构联合开发的一项突破性开源项目，旨在实现实时、高质量的辐射场渲染。传统上，基于神经网络的辐射场方法虽然能生成逼真的新视角图像，但训练和渲染成本极高，难以达到实时显示的要求，尤其是在处理完整的大场景和 1080p 分辨率时。该项目通过引入三个核心创新，成功解决了这一痛点：首先，它利用从相机校准中获得的稀疏点云，将场景表示为一系列三维高斯体，这些高斯体保留了连续体积辐射场的优化特性，同时避免了在空区域进行不必要的计算；其次，项目采用交错优化与密度控制策略，重点优化各向异性协方差，从而实现对场景的精确建模；最后，它开发了一种快速的可见性感知渲染算法，支持各向异性溅射，不仅加速了训练过程，还实现了实时渲染。在技术栈方面，项目基于 CUDA 和 PyTorch 构建，并提供了 SIBR 实时查看器，支持 Windows 平台，近期还集成了 OpenXR 虚拟现实支持、训练加速、深度正则化、抗锯齿和曝光补偿等新功能。该项目适用于需要高保真、实时交互的 3D 场景重建与渲染场景，如虚拟现实、数字孪生、影视特效和游戏开发等。自发布以来，它已成为计算机图形学与计算机视觉领域的重要里程碑，为实时辐射场渲染树立了新的标杆。