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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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, 3D Gaussian Splatting，下文简称3DGS，是好一段时间以来在三维内容创作和三维重建领域比较有热度的一项技术。 它属于 基于图像的三维重建方法 ，意思就是你对现实物体或者场景拍照片，就能给你训练成一个场景模型，能够被渲染出来给你看。 它产生的模型可以作为三维
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
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
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
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
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
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
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
