作为刚入门3D Gaussian Splatting（3DGS）的新手，你可以从以下几个方向入手，逐步掌握核心概念并参与实践：
1. 基础学习与工具熟悉
(1) 理解核心概念
- 必读资料
- 原论文：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering（Kerbl et al., SIGGRAPH 2023）。
- 通俗解读：博客或视频教程（如YouTube解析）。
- 关键点：
- 高斯球（Gaussians）作为图元的参数（位置、协方差、颜色、不透明度）。
- 可微渲染（Differentiable Rendering）与优化流程。
(2) 配置开发环境
- 官方代码库：GitHub - 3D Gaussian Splatting（需熟悉Python/CUDA）。
- 简化版工具：
- SIBR Viewer：官方可视化工具。
- Easy3DGS：一键安装的Colab笔记本（适合快速体验）。
2. 动手实践：从复现到调参
(1) 复现标准流程
- 数据准备：
- 使用公开数据集（如Tanks & Temples或BlendedMVS）。
- 用COLMAP（SfM工具）生成输入的点云和相机位姿。
- 训练与渲染：
- 运行官方代码训练自己的场景（调整迭代次数、学习率等参数）。
- 导出结果并用SIBR Viewer可视化。
(2) 调试与调优
- 简单修改：
- 调整高斯球初始数量（
--densify_*参数）。 - 修改损失函数（如增加L1正则化防止过拟合）。
- 调整高斯球初始数量（
- 可视化分析：
- 用TensorBoard监控训练过程（如点云密度、PSNR变化）。
3. 参与小型项目或优化
(1) 应用方向
- 场景重建：
- 用手机拍摄多视角照片，生成3DGS模型（需COLMAP预处理）。
- 轻量化：
- 尝试减少高斯球数量（如通过剪枝或量化）以降低内存占用。
- 交互式编辑：
- 用鼠标拖拽修改高斯球位置/颜色（需基础GUI编程，如PyQt）。
(2) 代码贡献
- 新手友好任务：
- 改进文档（如编写中文教程）。
- 封装数据预处理脚本（如自动调用COLMAP）。
- 实现简单的导出功能（如将高斯球转为PLY格式）。
4. 进阶学习与社区参与
(1) 扩展阅读
- 相关技术：
- NeRF（对比3DGS的优缺点）。
- 点云处理（如PointNet、PointCNN）。
- 论文复现：
- 学习衍生工作（如SuGaR用高斯球提取网格）。
(2) 加入社区
- 论坛与活动：
- GitHub Issues/Discussions：参与问题解答。
- 学术会议（如SIGGRAPH、CVPR）的3D重建专题。
- 开源项目：
- 贡献到Awesome-3D-Gaussian-Splatting列表。
5. 避免的误区
- 不要急于修改核心算法：先理解现有流程再优化。
- 不要忽略数据质量：输入照片的视角覆盖度和光照一致性是关键。
- 不要闭门造车：多参考开源实现和社区讨论。
总结：新手任务清单
| 阶段 | 任务 |
|---|---|
| 第1周 | 读论文+配置环境，用Colab跑通Demo |
| 第2-3周 | 用自己的数据训练，调整参数观察效果 |
| 第4周+ | 参与开源项目或尝试小优化（如导出格式、GUI交互） |
3DGS是一个快速发展的领域，保持对新技术（如动态高斯、多模态图元）的关注，逐步积累经验即可进阶！