# HTTPS(用ssh方式的话需要自行配置一下github ssh密钥) git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting --recursive # 同时下载Tanks&Temples数据集,用于测试(unzip用apt-get自行安装) cd gaussian-splatting wget https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/datasets/input/t...
Gaussian Splatting 使用三维高斯算法来进行更灵活的场景表示,避免了MVS几何的需要,并实现了实时渲染,归功于我们的 tile-based 渲染的投影高斯算法。 最近的一种方法[Xu et al. 2022]基于径向基函数方法,使用点来表示辐射场。他们在优化过程中使用点修剪和致密化技术,但使用体积射线行进,不能实现实时显示率。 3D高...
使用viewer工具对训练结果进行可视化。执行以下命令: ./viewers/bin/SIBR_GaussianViewer_app -m data/output 这将打开一个窗口,显示训练后的三维表面重建结果。您可以在窗口中自由旋转、缩放和平移视图,以便更好地观察和分析结果。 四、总结 通过本文的引导,您已经成功实现了免环境配置的3D-Gaussian-Splatting运行。...
3d gaussian splatting流程记录 使用ffmpeg进行视频抽帧 进入到视频所在文件夹,在cmd打开抽取关键帧 ffmpeg -iinput.mp4 -vf"select='eq(pict_type,PICT_TYPE_I)'"-vsync vfr -q:v2-f image2 keyframes-%03d.jpeg 将图片转为点云结构 python convert.py -s"C:\Users\林海\Pictures\images"--colmap_execut...
单个3D高斯可以作为小型可微空间进行优化,不同高斯则能够像三角形一样并行光栅化渲染,可以看成是在可微和离散之间做了一个微妙平衡,接下来开始深入3D Gaussian Splatting。 Part43D Gaussian 主角登场,不过在Splatting前先得弄明白3D Gaussian。 4.1 1D → 3D?
conda activate gaussian_splatting 如果是想要训练自己的数据,需要经历如下几个步骤: (1)数据准备 假设我拍摄的是一段人脸的视频(face.mp4),首先我们需要构建一些文件目录:data → face → face.mp4, data → face → input; 我们进入到face目录下:
(https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting)其实3D Gaussian Splatting和MVS,SFM,Nerf这类比较类似,但是我们发现辐射场一类场景表示方法已经在新视角渲染任务上得到了革命性的进展,但是在高分辨率图片上由于需要使用神经网络,导致训练和渲染都需要十...
从3D Gaussian Splatting表示中快速提取精确且可编辑的网格的方法。主要包括以下几个步骤: 引入正则化项,鼓励Gaussian Splatting表示与场景表面对齐。 使用Poisson重建方法从Gaussian Splatting表示中提取网格。 引入优化策略,将Gaussian Splatting表示与网格一起优化,实现高效的编辑、雕塑、动画和重新光照。
3D Gaussian Splatting是一种用一组2d图像创建3d场景的方法,你只需要一个场景的视频或者一组照片就可以获得这个场景的高质量3d表示,使你可以从任何角度渲染它。它们是一类辐射场方法(如NeRF),但同时训练速度更快(同等质量)、渲染速度更快,并达到更好或相似的质量。3D Gaussian Splatting可以实现无界且完整的场景1080...
笔者之前主要是做神经SDF隐式表面的,最近才开始接触大热的3D Gaussian Splatting,本文是笔者学习过程中的一些思路与感想,如有错误疏漏,还请各路大佬批评斧正。 0. 引言 自从3D Gaussian Splatting横空出世,整个NeRF圈波涛汹涌,最吸引人的点莫过于在重建质量之高的情况下还能接入传统光栅化,优化速度也快。综合看下来...