Gaussian Splatting (3DGS)：3D 生成器 — 功能与运行要求

3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一款 3D 生成器，它根据一组照片重建场景，并允许实时查看。该工具由 Inria 和 MPII 研究团队开发，以开源形式发布。

功能

作者将该工具描述为“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”方法的参考实现。该工具基于输入图像进行训练，构建场景表示，然后可以高速渲染。仓库中标注了以下标签：computer-graphics、computer-vision 和 radiance-field。

运行要求

• 平台：据作者描述，运行需要 CUDA。优化器使用 PyTorch 和 Python 环境中的 CUDA 扩展。
• 显存：据作者描述，要训练模型达到论文中宣称的质量，需要 24 GB VRAM。作者未说明推理时的内存要求。
• 代码语言：Python。
• 代码许可证：非标准。作者建议手动检查条款。
• 仓库： github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting
• 项目网站： https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/

适合谁

该工具面向计算机图形学和计算机视觉领域的研究人员和开发者，他们愿意使用 Python 代码，并且拥有支持 CUDA 且显存充足的 GPU。要获得原始论文中描述的训练质量，需要 24 GB VRAM，这限制了可用的消费级显卡范围。对于寻找现成图形界面应用或没有合适硬件的人来说，这个工具并不适合。

仓库代码最后更新于 2025 年 10 月 17 日，仓库本身创建于 2023 年 7 月。使用前应仔细阅读非标准许可证，以确认是否允许在你的项目中使用。