2. 对每一个tile,使用splatting技术渲染得到RGB 2.1 预处理 preprocessCUDA函数是前向渲染的核心部分,用于预处理每个gaussian。下面是该函数的执行流程: 1. 每个线程首先获取其在 CUDA 栅格中的线程索引 `idx`,用于确定要处理的gaussian的索引。初始化radii和tiles_touched,用于跟踪半径和被覆盖的tile数 2. 用in_f...
├── diff_gaussian_rasterization │ └── __init__.py ├── ext.cpp ├── LICENSE.md ├── rasterize_points.cu └── rasterize_points.h 2. 基础文件类型 .cu:这是CUDA C/C++的源文件扩展名。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型,允许开发者使用NVIDIA的GPU来进行高性能计算。.cu...
Gaussian Intrinsic Properties的优化 尽管已经展示了3D高斯Splatting的能力和效率，但在以下有希望的方向上...
调试3D Gaussian Splatting的cuda部分代码时,可以采用以下步骤: 1.1 确保CUDA环境设置正确:确认你的CUDA开发环境已经正确设置,并且你的CUDA驱动程序和工具版本与所使用的CUDA库版本兼容。 1.2 编译和运行简化版本的代码:如果你的代码实现复杂并且运行时间较长,首先可以尝试使用简化版本的代码进行编译和运行。这样可以帮助你...
Global Gaussian Prior Generation：直观的大规模场景训练策略包括将分治策略应用于COLMAP点。然而，由于缺乏...
Gaussian Splatting的输入是一组静态场景的图像,以及由SfM校准的相应摄像机,它产生一个稀疏点云作为衍生物。从稀疏点上,我们创建了一组三维高斯分布,由位置(均值)、协方差矩阵和不透明度𝛼定义,允许一个非常灵活的优化机制。这导致了对三维场景的一个合理紧凑的表示。高度各向异性的体素 splat 可以用来紧凑地表示精...
gaussians.restore(model_params, opt) # 设置背景颜色,白色或黑色取决于数据集要求 bg_color = [1, 1, 1] if dataset.white_background else [0, 0, 0] background = torch.tensor(bg_color, dtype=torch.float32, device="cuda") # 创建CUDA事件用于计时 iter_start = torch.cuda.Event(enable_timi...
可微的 3D Gaussian Splatting 本文的目的是优化一个从 SfM 得到的稀疏点集开始的允许高质量新视角合成的场景表征。为了达到这一目标,作者需要一个基元,其能够继承可微体积表征这一性质,同时是非结构化的和显式的,以允许非常快速的渲染。作者选择了 3D 高斯:可微并易于映射到二维平面,从而能够满足快速的 ...
在原始论文的官方实现中,该框架将tile和像素的处理分别视为类似于CUDA编程架构中的块和线程。 简而言之,3D GS在前向处理阶段引入了几种近似,以提高计算效率,同时保持高标准的图像合成质量。 3D Gaussian Splatting的优化 3D GS的核心是一个优化过程,旨在构建大量的3D高斯集合,准确捕捉场景的本质,从而促进自由视点...
在论文EWA splatting中有更详细的解读 这么做的原因是,常规的透视投影矩阵是非线性变换,会导致3D Gaussian经过透视投影后失去Gaussian的性质;而3D Gaussian对于线性变换是封闭的,线性变换后仍是Gaussian,所以要使用线性近似的雅可比矩阵替代原有的透视投影矩阵。 雅可比矩阵可以看作是在某一点附近将一个非线性映射线性化...