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从零实现3D Gaussian Splatting:完整渲染流程的PyTorch代码详解

数据派THU  · 公众号  · 大数据  · 2025-11-06 17:00
    

主要观点总结

本文实现了3D Gaussian Splatting(3DGS)的完整渲染pipeline,用PyTorch从头实现最初那篇3DGS论文,并优化了代码使其简洁高效。3DGS技术现已成为3D视觉领域的标配,NVIDIA将其整合进COSMOS,Meta的AR眼镜可以直接运行3DGS进行实时环境捕获和渲染。3DGS将场景表示为各向异性的3D高斯分布,与NeRF隐式编码场景不同,3DGS的表示是显式的、可微的。本文直接加载已训练的场景,只进行forward pass,不涉及训练和反向传播。文章详细描述了3DGS的渲染过程,包括预处理和渲染两个阶段,并给出了实现细节和辅助函数。

关键观点总结

关键观点1: 3DGS技术及其重要性

3DGS现已成为3D视觉领域的标配,NVIDIA将其整合进COSMOS,Meta的AR眼镜可直接运行3DGS进行实时环境捕获和渲染。

关键观点2: 3DGS的表示方法

3DGS将场景表示为各向异性的3D高斯分布,与NeRF隐式编码场景不同,3DGS的表示是显式的、可微的。

关键观点3: 渲染流程

3DGS的渲染分为预处理和渲染两个阶段,预处理阶段完成3D高斯到2D图像平面的投影、深度排序和tile划分,渲染阶段通过体积渲染方程完成alpha compositing。

关键观点4: 代码实现

文章用纯PyTorch实现了3DGS的完整渲染pipeline,代码量控制在几百行以内,并给出了实现细节和辅助函数。

关键观点5: 实际应用

3DGS已被用于实时渲染和AR眼镜等领域,展示了其在实际场景中的有效性。


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