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

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。