Gaussian Splatting (3DGS): генератор 3D-моделей — что умеет и что нужно для запуска

3D Gaussian Splatting (3DGS) — это генератор трёхмерных моделей, который восстанавливает сцену по набору фотографий и позволяет просматривать её в реальном времени. Инструмент создан исследовательскими группами Inria и MPII и распространяется в виде открытого кода.

Что умеет

Авторы описывают проект как эталонную реализацию метода «3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering». Инструмент обучается на входных изображениях и строит представление сцены, которое затем можно визуализировать с высокой скоростью. В репозитории указаны метки: computer-graphics, computer-vision и radiance-field.

Что нужно для запуска

• Платформа: по описанию автора, для работы требуется CUDA. Оптимизатор использует PyTorch и расширения CUDA в среде Python.
• Видеопамять: по описанию автора, для обучения модели до качества, заявленного в научной работе, необходимо 24 ГБ VRAM. Требования к памяти для вывода авторы не указывают.
• Язык кода: Python.
• Лицензия кода: нестандартная. Авторы рекомендуют проверять условия вручную.
• Репозиторий: github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting
• Сайт проекта: https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/

Кому подойдёт

Инструмент ориентирован на исследователей и разработчиков в области компьютерной графики и компьютерного зрения, которые готовы работать с кодом на Python и имеют доступ к GPU с поддержкой CUDA и большим объёмом видеопамяти. Для обучения с качеством, описанным в оригинальной статье, потребуется 24 ГБ VRAM, что ограничивает круг доступных потребительских видеокарт. Тем, кто ищет готовое приложение с графическим интерфейсом или не располагает подходящим оборудованием, этот инструмент не подойдёт.

Код репозитория в последний раз обновлялся 17 октября 2025 года, а сам репозиторий был создан в июле 2023 года. Перед использованием стоит внимательно изучить нестандартную лицензию, чтобы понять, допустимо ли применение в вашем проекте.