原文链接：https://arxiv.org/abs/2308.040791.引言网孔和点是最常见的3D场景表达，因其是显式的且适合基于GPU/CUDA的快速栅格化。神经辐射场（NeRF）则建立连续的场景表达便于优化，但渲染时的随机采样耗时且引入噪声。本文的方法结合了上述两种方法的优点：使用3D高斯表达和基于tile的溅射，能实时地渲染高质量高分辨率图像。首先建立3D高斯表达场景。从使用运动恢复结构（SfM）方法校准的相机出发，使用SfM过程中产生的稀疏点云初始化3D高斯集合。即使使用随机初始化，本文的方法也能达到高质量图像合成。3D高斯是可微体积表达，且可以通过投影到2D、并使用标准的α\a
pdf|proj|code本文提出一种新的3D数据表达形式3DGaussians。每个Gaussian由以下参数组成：中心点位置、协方差矩阵、可见性、颜色。通过世界坐标系到相机坐标系，再到图像坐标系的仿射关系，可将3DGaussian映射到相机坐标系，通过对z轴积分，可得到对应Splatting2D分布。针对3DGaussians，提出对应的优化方法。去除可见性太低的高斯，对回传梯度较大的高斯，通过复制，克隆等操作，增强表达能力。针对3DGaussians，提出对应的光栅化方法。将图像切分为16x16的块，每个块内对高斯根据深度进行排序。光栅时，从前向后遍历，当可见性累加到某个阈值即停止。梯度
摘要：\quad在3Dcontentcreation方面的最新进展大多利用通过SDS进行的基于优化3D生成。虽然已经显示出了有希望的结果，但这些方法的per-sampleoptimization往往比较缓慢，限制了它们的实际应用。在这篇文章中，我们提出了DreamGaussian，同时实现efficiency和quality。我们的keyinsight是设计一个生成的三维高斯溅模型，在UV空间中进行友好的网格提取和纹理细化。与NeRF使用的occupancypruning优化过程相反，我们证明了在三维生成任务中，3DGaussians的progressivedensification收敛速度明
学习参考：3Dgaussiansplatting安装步骤拆解23.9月3DGaussianSplatting入门指南【五分钟学会渲染自己的NeRF模型，有手就行！】三维重建instant-ngp环境部署与colmap、ffmpeg的脚本参数使用一、3DGaussianSplatting（一）3DGaussianSplatting环境配置1.环境需要我在conda环境中使用的是python3.8，cuda用的是11.8版本，cudann用的是8.9.6.50。（1）CUDA和CUDANN安装提示：在下面这个教程中，作者提到不要勾选VisualStudioIntegration，但是我第一次下的时
文章目录前言训练3DGaussianSplatting模型步骤安装Anaconda安装Pycharm安装git拉取github项目数据制作获取相机位姿模型训练CUDA搭建cuDNN下载及安装AnacondaPrompt虚拟环境搭建训练模型可视化前言3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRenderinghttps://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/主要研究方法是使用3D高斯光点绘制（3DGaussianSplatting）方法进行实时光辐射场渲染。该方法结合了3D高斯场表示和实
文章目录前言小结原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45752541/article/details/132854115前言mesh和点是最常见的3D场景表示，因为它们是显式的，非常适合于快速的基于GPU/CUDA的栅格化。相比之下，最近的神经辐射场（NeRF）方法建立在连续场景表示的基础上，通常使用体射线行进来优化多层感知器（MLP），以实现捕获场景的新视图合成。类似地，迄今为止最有效的辐射场解决方案建立在连续表示的基础上，通过插值存储的值，例如，体素或哈希[网格或点。虽然这些方法的连续性有助于优化，但渲染所需的随机抽样是昂贵的，并可能导致噪声。我们引入了一种新方法，
文章目录前置知识：一、正文：二、方法前置知识：\quad1）SMPL（SkinnedMulti-PersonLinear）模型\quadSMPL（SkinnedMulti-PersonLinear）模型是一种用于表示人体形状和姿势的三维模型。\quada.Skinned表示这个模型不仅仅是骨架点，其实有蒙皮的，其蒙皮通过3Dmesh表示。3Dmesh如下所示，指的是在立体空间里面用三个点表示一个面，可以视为是对真实几何的采样，其中采样的点越多，3Dmesh就越密，建模的精确度就越高。\quadb.Multi-person表示的是这个模型是可以表示不同的人的，是通用的。\quadc.Linear
训练结果可视化的尝试cmd输入以下命令，开始训练pythontrain.py-s./dataset/db/drjohnson-m./dataset/db/drjohnson/output整个训练（30,000步）大约需要20分钟，但7000步后会保存一个中间模型，效果已经很不错了。训练结束后得到output文件在Ubuntu22.04上，运行以下命令来构建可视化工具:#Dependenciessudoaptinstall-ylibglew-devlibassimp-devlibboost-all-devlibgtk-3-devlibopencv-devlibglfw3-devlibavdevi
3DGaussianSplatting的使用1下载与安装2准备场景样本2.1准备场景照片2.1.1采集图片2.1.2生成相机位姿3训练4展示1下载与安装今年SIGGRAPH最佳论文，学习了一下，果然厉害，具体论文原理就不说了，一搜都有，主要是看看怎么用，自己能不能把身边的场景快速建个模。赶紧记录下，好像这几天在这个基础上又有很多花样出来了…我的系统是Ubuntu22.04。开源作者已经都弄的很详细了，也有教程。首先拉项目gitclonehttps://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting--recursive然后，要建conda环境，而项目
在3D生成领域，根据文本提示创建高质量的3D人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。传统方法需要经历一系列人工制作的过程，如3D人体模型回归、绑定、蒙皮、纹理贴图和驱动等。为了自动化3D内容生成，此前的一些典型工作（比如DreamFusion[1]）提出了分数蒸馏采样(ScoreDistillationSampling)，通过优化3D场景的神经表达参数，使其在各个视角下渲染的2D图片符合大规模预训练的文生图模型分布。然而，尽管这一类方法在单个物体上取得了不错的效果，我们还是很难对具有复杂关节的细粒度人体进行精确建模。为了引入人体结构先验，最近的文本驱动3D人体生成研究将
