GPU显存不够?单块4090渲染1亿高斯体!清华团队破解3DGS最大瓶颈
3D Gaussian Splatting这个技术这两年火得不行。简单来说,就是给定一组带位置和方向的图片,系统能训练出一个由大量3D高斯体组成的场景表示,然后用这个表示来渲染从未见过的新视角。
3D Gaussian Splatting这个技术这两年火得不行。简单来说,就是给定一组带位置和方向的图片,系统能训练出一个由大量3D高斯体组成的场景表示,然后用这个表示来渲染从未见过的新视角。
本文第一作者王涛来自中国人民大学,共同第一作者李梦雨 (https://mengyu8042.github.io/) 来自清华大学。通讯作者为中国人民大学张琼助理教授 (https://sarahqiong.github.io/) 与孟澄助理教授 (https
在智能驾驶仿真追求高精度与高效落地的关键阶段,3D Gaussian Splatting(3DGS)技术凭借其独特的三维重构优势,已成为突破行业技术瓶颈、推动仿真革新的核心力量!
在计算机视觉与图形学中,表面重建是一个长期未解的难题:给定一组多视角图像,能否重建出高精度、几何清晰、细节丰富的 3D 模型?
您好!随着自动驾驶技术向高阶演进,仿真场景的 “高保真还原” 与 “动态实时交互” 已成为研发突破的核心瓶颈。传统方案要么难以兼顾精度与速度,要么无法支撑复杂动态场景建模,导致算法测试效率低、实车验证成本高,严重制约量产落地进程!
可以试一下DasViewer ,免费的同时,它能浏览 3DGS(也就是倾斜高斯泼溅 OPGS)成果模型,操作一点都不难。它用了专门的技术,能实时加载渲染模型,还能旋转角度从不同方向看,像看立体玩具一样直观,就算是从没接触过的人也能轻松上手。
开放词汇识别与分类对于全面理解现实世界的 3D 场景至关重要。目前,所有现有方法在训练或推理过程中都依赖于 2D 或文本模态。这凸显出缺乏能够单独处理 3D 数据以进行端到端语义学习的模型,以及训练此类模型所需的数据。与此同时,3DGS 已成为各种视觉任务中
开放词汇识别与分类对于全面理解现实世界的 3D 场景至关重要。目前,所有现有方法在训练或推理过程中都依赖于 2D 或文本模态。这凸显出缺乏能够单独处理 3D 数据以进行端到端语义学习的模型,以及训练此类模型所需的数据。与此同时,3DGS 已成为各种视觉任务中
训练 语言 高斯 3dgs scenesplat 2025-09-07 16:20 9