We have verified its correctness on real datasets under sparse view setting (e.g., 3 views), by supervising the optimization with monocular depth. Result of dataset360v2 bonsai: rendered image depth map Install git clone git@github.com:leo-frank/diff-gaussian-rasterization-depth.gitcddiff-gaussi...
使用pip命令安装diff-gaussian-rasterization库: 打开你的命令行工具(如终端或命令提示符),然后运行以下命令来安装diff-gaussian-rasterization: bash pip install diff-gaussian-rasterization 如果你使用的是特定版本的Python(例如Python 3.x),并且系统中同时安装了Python 2.x,你可能需要使用pip3来确保为正确的Python版...
Differential Gaussian Rasterization What's new : Except for the RGB image, we also support render depth map, alpha map, normal map and extra per-Gaussian attributes (both forward and backward process) compared with the original repository. 📣 We recently support computing the gradient w.r.t....
环境为windows10下的WSL2 Ubuntu 20.04.6 LTS, 我在此环境下配置高斯相关环境时, 安装submodules时报错如上, 此时我在Ubuntu终端下运行nvidia-smi是可以看到CUDA Version: 12.6 的, 运行import torch print(torch.cuda.is_available()) 也是弹出TRUE, 这就很奇怪了, 而且此时/usr/local下是没有cuda的相关文件的...
diff-gaussian-rasterization(3DGDStream)是一个CUDA实现的模块,用于3D Gaussian splatting中的光栅化核心算法。这个模块提供了forward和backward两个函数,分别用于前向传播和后向传播。它通过计算协方差矩阵梯度、缩放和旋转参数的梯度,以及2D椭圆二次型矩阵的梯度,实现了3D Gaussian splatting的核心算法。该模块还包含了...
拥有企业级SCA核心检测引擎及分析引擎 基于海量知识库,多源SCA开源应用安全缺陷检测等算法,对特征文件进行精准识别,提高组件的检出率 使用方式 使用Gitee Go 流水线进行扫描分析 将安全扫描集成到流水线,对提交/合入代码进行检测。 如何使用 立即集成 使用IDEA 插件离线检测 将OpenSCA 扫描能力集成到 IntelliJ 平...
上期写了python代码大致解读,这期写一下cuda源码部分,主要涉及到使用的diff_gaussian_rasterization模块。主要的代码如下: submodules/diff-gaussian-rasterization ├── CMakeLists.txt ├── cuda_rasterizer │ ├── auxiliary.h │ ├── backward.cu │ ├── backward.h │ ├── config.h │ ├─...
提交Issue,填表就好 内容必填选填?你说了算! 精准反馈,高效沟通 我知道了查看详情 Watch 1Star0 代码Issues0Pull Requests0Wiki流水线 服务 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 ...
Thanks for your amazing work!As I know,diff_gaussian_rasterization is from original 3DGS. Where can I get diff_gaussian_rasterization_depth mudule?
return std::make_tuple(rendered, out_color, out_depth, out_opacity, out_uncertainty, importance_score, radii, n_touched, geomBuffer, binningBuffer, imgBuffer); } std::tuple<torch::Tensor, torch::Tensor, torch::Tensor, torch::Tensor, torch::Tensor, torch::Tensor, torch::Tensor, torch::...