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目录
训练教程：
1 colmap安装：
2.1生成初始点云
2.2训练流程文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-843348.html
读ColmapScene文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843348.html
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给定一组三维高斯点，渲染步骤大致为:1.camera space转成ray space 2.对像平面进行分块，然后对高斯排序 3.正投影发出射线进行α-blending 这个步骤将NeRF中的投影过程变为了正投影，引入了ray space的概念，让3D Gaussian 变为2D Gaussian. 透视投影和正投影 一般的渲
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
注意勾选自动添加路径到环境变量中，不然要手动添加环境变量哦！ cmd 检查安装是否正常： cmd 检查安装是否正常： 把ffmpeg文件夹路径添加到环境变量Path中 进入gaussian-splatting，cmd 执行： 接着上面继续执行 进入 gaussian-splattingsubmodulesdiff-gaussian-rasterization 文件夹 ，cmd执行：
标题：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 作者：Bernhard Kerbl、Georgios Kopanas、Thomas Leimkühler和George Drettakis，来自法国Inria、Université Côte d\\\'Azur和德国Max-Planck-Institut für Informatik。 发表时间：2023年8月，ACM Transactions on Graphics上，卷号42，编号4 提出了一种名为3D Gaussia
cmd输入以下命令，开始训练 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Ubuntu 22.04上，运行以下命令来构建可视化工具: 安装后，找到SIBR_gaussianViewer_app二进制文件，并以模型的路径作为参数运行它: 参
GitHub - MrNeRF/awesome-3D-gaussian-splatting: Curated list of papers and resources focused on 3D Gaussian Splatting, intended to keep pace with the anticipated surge of research in the coming months. 3D Gaussian Splatting简明教程 - 知乎
在上一篇文章中，我开始研究高斯泼溅（3DGS：3D Gaussian Splatting）。 它的问题之一是数据集并不小。 渲染图看起来不错。 但“自行车”、“卡车”、“花园”数据集分别是一个 1.42GB、0.59GB、1.35GB 的 PLY 文件。 它们几乎按原样加载到 GPU 内存中作为巨大的结构化缓冲区，因此
之前博客对3DGS进行了学习与调研 学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研-CSDN博客 文章浏览阅读450次。论文主页3D Gaussian Splatting是最近NeRF方面的突破性工作，它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化，优化速度也快（能够在较少的训练
本文为3DGS paper的部分翻译。 基于点的𝛼混合和 NeRF 风格的体积渲染本质上共享相同的图像形成模型。 具体来说，颜色 𝐶 由沿射线的体积渲染给出： 其中密度 𝜎、透射率 𝑇 和颜色 c 的样本是沿着射线以间隔 𝛿 𝑖 采集的。 这可以重写为 典型的基于神经点的方法通过
项目：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 代码：GitHub - graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of \\\"3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering\\\" 功能：拍摄一段视频或多张图片，可以重建3维场景并能实时渲染。 优点：质量高、速度快。 缺点：占用
