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...
.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文件中包含了CUDA的核心代码,包括定义在NVIDIA GPU上运行的函数(称为kernel函数)。这些文件需要用NVIDIA的nvcc编译器来编译,以生成可在GPU上运行的代码。 .h:这是C和C++中常见的...
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...
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...
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...
3D Gaussian-splatting的核心思想是将3D空间中的每一个点都用一个多维高斯分布来表示,其中每个高斯分布不仅描述了该点的空间位置,还编码了颜色、法线和其他物理属性。具体来说,一个高斯分布由均值向量μ(代表点的位置)和协方差矩阵Σ(定义了分布的形状和方向)组成。对于彩色高斯分布,还会包含一个额外的颜色向量c。
- 3D Gaussian Splatting 方法,典型代表是SplaTAM、Gaussian Splatting SLAM 全网首个理论+实践课程《快速上手基于NeRF的SLAM:理论与实践》第②期重磅上线(新增超40%新内容)!有早鸟立减100优惠,限额30个 不要浪费任何一次技术红利 1什么是NeRF-based SLAM?
3D Gaussian Splatting, reimagined: Unleashing unmatched speed with C++ and CUDA from the ground up! - lovelyyoshino/gaussian-splatting-cuda
编程能力:了解3D GS的渲染原理,并具有一定的CUDA编程能力,能看懂和修改原始代码。 优化经验:有相关的Gaussian Splatting优化经验者优先,特别是在暗光或动态场景中的应用。 时间充裕:可以提供相对较多时间的候选者将受到青睐。 学术背景:相关领域的论文发表、相关项目经验将是加分项。