文章目录摘要一、前言二、相关工作2.13D表示2.2Text-to-3D2.3Image-to-3D三、本文方法3.1生成式高斯splitting3.2高效的mesh提取3.3UV空间的纹理优化四.实验4.1实施细节4.2定性比较4.3定量比较4.4消融实验总结（特点、局限性）五、安装与使用、代码解析5.1环境配置5.2如何使用：单张图/文本-生成3D5.3代码解析01.rembg库，自动剪掉背景02.self.prepare_train()03.生成位姿信息04.gaussians光栅化器的渲染04.loss损失：扩展1.Marchingcubes算法项目主页：https://dreamga

文章目录摘要一、前言二、相关工作1.传统的场景重建与渲染2.神经渲染和辐射场3.基于点的渲染和辐射场4.*什么是Tile-basedrasterizer(快速光栅化)三、OVERVIEW四、可微的三维高斯Splatting五、三维高斯自适应密度控制的优化1.优化2.高斯的自适应控制六、高斯分布的快速可微光栅化器（拓展）总结摘要辐射场方法改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成。GaussianSplatting引入了三个关键元素，在保持有竞争力的训练时间的同时实现最先进的视觉质量，重要的是允许在1080p分辨率下实现高质量的实时（≥30fps）的新视图合成。1.首先，从摄像机校准过程中产生的稀

项目地址原论文Abstract最近辐射场方法彻底改变了多图/视频场景捕获的新视角合成。然而取得高视觉质量仍需神经网络花费大量时间训练和渲染，同时最近较快的方法都无可避免地以质量为代价。对于无边界的完整场景（而不是孤立的对象）和1080p分辨率渲染，目前没有任何方法能达到实时显示率。我们引入了三个关键元素，使得能够达到sota视觉质量同时保证有竞争力的训练时间，而且重要的是可以高质量、实时（≥30fps\ge30fps≥30fps）、1080p分辨率的情况下新视角合成。首先，从摄像机校准过程中产生的稀疏点开始，我们用三维高斯来表示场景，既保留了用于场景优化的连续容积辐射场的理想特性，又避免了在空

例如，考虑squares=*map((2).__rpow__,range(5)),squares#(0,1,4,9,16)*squares,=map((2).__rpow__,range(5))squares#[0,1,4,9,16]所以，在其他条件相同的情况下，我们会在左对齐时得到一个列表，在右轴上喷射时得到一个元组。为什么？这是设计使然，如果是，其基本原理是什么？或者，如果没有，是否有任何技术原因？还是就是这样，没有什么特别的原因？ 最佳答案 您在RHS上获得一个元组的事实与splat无关。splat只是解压缩您的map迭代器。

给定这个方法定义:deffoo(a=nil,b:nil)pa:a,b:bend当我使用单个散列参数调用该方法时，散列总是隐式转换为关键字参数，而不管**:hash={b:1}foo(hash)#=>{:a=>nil,:b=>1}foo(**hash)#=>{:a=>nil,:b=>1}我可以传递另一个(空)散列作为解决方法:foo(hash,{})#=>{:a=>{:b=>1},:b=>nil}但是，这看起来很笨拙。我原以为Ruby会像处理数组一样处理这个问题，即:foo(hash)#=>{:a=>{:b=>1},:b=>nil}foo(**hash)#=>{:a=>nil,:b=>1