在上一篇文章中,我开始研究高斯泼溅(3DGS:3D Gaussian Splatting)。 它的问题之一是数据集并不小。 渲染图看起来不错。 但“自行车”、“卡车”、“花园”数据集分别是一个 1.42GB、0.59GB、1.35GB 的 PLY 文…
graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering" (github.com)github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 这个讲的很好推荐看。 【【论文讲解】用点云结合3D高斯构建辐射场,成为快速训练、实时渲染的新SOTA!】 ...
降低算法性能要求:原始算法要求24GB以上显存运行,消费级显卡门槛为4090。元象对算法管线进行深度工程优化,仅需8GB显存即可运行,常见的NVIDIA 30、40或少量20系列即可使用本地3D拍摄方案。 适配超大规模场景:算法未适配超大规模场景生成,元象通过算法拓展性优化,使其实能在超大场景中适应性地学习整体表示、并支持自动分块...
Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting:无别名的3D高斯溅射 Splatter Image: Ultra-Fast Single-View 3D Reconstruction:超快速单视图3D重建 PhysGaussian:Physics-Integrated 3D Gaussians for Generative Dynamics:用于生成动力学的物理集成3D高斯分布(jpg变gif,即将开源) SuGaR: Surface-Aligned Gaussian Spl...
首先简单介绍一下,3DGS是如何表示真实场景的,前面也有提过,在Gaussian Splatting中,3D世界用一组3D点表示,实际上是数百万个,大致在0.5到5百万之间。每个点是一个3D高斯,具有其独特的参数,这些参数是为每个场景拟合的,以便该场景的渲染与已知数据集图像紧密匹配,接下来就介绍他的属性。
Gaussian-Splatting可以说是在性能和效率上得到了完美平衡的算法了! 01-polycam免费体验地址:https://poly.cam/gaussian-splatting 02-Github地址:https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 如果对视频有任何疑问或者想要交流的,欢迎大家评论区下方留言~~~...
Animatable 3D Gaussian:3D高斯最新工作,25s重建一场十人篮球赛,每个人都可随意驱动! 1.4万 1 0:21 App StableVideoDiffusion 测试,效果非常好 1.5万 6 12:30 App 三维高斯辐射场(Gaussian Splatting)是可以很逼真的重建现实世界场景的三维模型,视频使用了3D Gaussians插件将数据带到了UE5引擎中. 6万 17 2...
论文标题: DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation项目地址: https://dreamgaussian.github.io/, 视频播放量 6947、弹幕量 6、点赞数 141、投硬币枚数 91、收藏人数 294、转发人数 76, 视频作者 里奥__, 作者简介 CMUer; 前沿论文
建议选择CUDA11.8、cudann8和系统为ubuntu20.04的镜像。镜像ID为46d6ea3f8fea，通过命令拉取到本机，启动容器并进入，NVCC -V查询CUDA版本为11.8。同时，使用nvidia-smi确认容器内显卡驱动版本与宿主机一致。配置3DGS环境：在容器中安装轻量化的包管理工具Miniconda，克隆3DGS官方代码，创建CUDA版本为...