3dgs

3DGS加速&压缩指标评测方法、高斯数量变化曲线绘制——Training Time、FPS、Gaussian Number、Peak Memory这部分涉及到的加速&压缩指标主要包括：训练时间指标最直观的统计方法是使用3DGS代码中tqdm进度条来显示训练时间，但该方法统计的时间不够精确。因此这里提供一种更精确的3DGS训练时间指标评测方法，直观统计训练秒数。

3DGS三维高斯泼溅Windows使用指南3DGS（3D Gaussian Splatting，三维高斯泼溅）是一种新兴的3D场景表示方法，能够从多视角照片快速重建高质量3D场景，并支持实时渲染和新视角合成。相比传统NeRF，3DGS具有速度更快、可编辑性更强的优势。

基于GS(Gaussian Splatting)的机器人Sim2Real2Sim仿真平台有哪些目前基于 GS（Gaussian Splatting，高斯点渲染/重建）技术的机器人 Sim2Real2Sim（或 Real-Sim-Real / Real2Sim2Real）仿真平台正在成为一个新的研究热点，主要利用高保真重建和渲染来缩小仿真与现实之间的视觉与感知差距，从而提高策略迁移效果。以下是已公开的主要平台/框架：

具身智能之心

让机器人“舞得更好”的全身运控的方案还有哪些进化空间？继续具身智能之心上次的圆桌，我们为大家整理了机器人全身运控的一些insigts。这次主要探索RL+VLA、realsim2real、3DGS和仿真的一些问题，近万字分享。

高斯泼溅（3DGS）模型与Mesh模型各有什么优缺点？有没有一种建模技术可以兼容二者的优势？近两年3DGS技术兴起，大势智慧去年便率先推出倾斜高斯泼溅（3D OPGS）建模方法。经一年实践，我们发现高斯模型虽可视化效果很好，但相较于传统Mesh模型，高斯模型存在与三维GIS平台兼容性不足、几何量测精度不确定、工具链缺乏等系列问题，并且3DGS本身的数据表达也不利于空间分析和计算，限制了其广泛应用。为解决上述痛点，大势智慧在此次推出重建大师8.0中带来全新的融合三维建模技术，让大家既能用到高斯精细表达能力，又能兼顾Mesh模型的实用性。

暴风鱼划水

三维重建【7】Grendel-GS：ON SCALING UP 3D GAUSSIAN SPLATTING TRAINING3D Gaussian Splatting (3DGS) is increasingly popular for 3D reconstruction due to its superior visual quality and rendering speed. However, 3DGS training currently occurs on a single GPU, limiting its ability to handle high-resolution and large-scale 3D r

ubuntu24.04运行3dgs记录系统是新装的ubuntu24.04.03，安装时间是2025年12月20日左右，因此显卡驱动也安装的最新的

暴风鱼划水

三维重建【6-A】DUSt3R：论文摘要前言、与3DGS结合在本地数据集上训练Multi-view stereo reconstruction (MVS) in the wild requires to first estimate the camera parameters e.g. intrinsic and extrinsic parameters. These are usually tedious and cumbersome to obtain, yet they are mandatory to triangulate corresponding pixels in

暴风鱼划水

三维重建【5】3D Gaussian Splatting：3R-GS论文解读3D Gaussian Splatting (3DGS) has revolutionized neural rendering with its efficiency and quality, but like many novel view synthesis methods, it heavily depends on accurate camera poses from Structure-from-Motion (SfM) systems. Although recent SfM pipelin

论文Review 3DGS综述 | 南京大学 | 3DGS Survey, Technologies Challenges and Opportunities |（二）扩展、模块增强、其他技术讨论挑战题目：3D Gaussian Splatting: Survey, Technologies, Challenges, and Opportunities

论文Review 3DGS综述 | 浙江大学 | A Survey on 3D Gaussian Splatting |（二）发展、应用与结论题目：A Survey on 3D Gaussian Splatting来源：arXiv 2024学校：浙江大学

论文Review 3DGS综述 | 浙江大学 | A Survey on 3D Gaussian Splatting |（一）稀疏视角和内存压缩题目：A Survey on 3D Gaussian Splatting来源：arXiv 2024学校：浙江大学

动态场景三维重建技术最新进展与产业化应用综述动态场景三维重建技术作为计算机视觉和计算机图形学的交叉领域，正在经历前所未有的技术突破和产业化应用浪潮。该技术通过从多视角图像或视频序列中恢复三维场景的几何结构和外观信息，为自动驾驶、元宇宙、数字孪生、工业检测等领域提供了核心技术支撑。

吃吃今天努力学习了吗

【论文阅读】Gaussian Grouping: Segment and Edit Anything in 3D Scenes高斯投影（Gaussian Splatting）实现了高质量、实时的三维场景新视点合成。不过，它仅专注于外观和几何建模，缺乏对细粒度的物体级场景理解。为了解决这一问题，我们提出了 Gaussian Grouping，将高斯点扩展为联合重建和分割开放世界三维场景中的任意内容。我们为每个高斯添加了一个紧凑的身份编码（Identity Encoding），使得这些高斯点能够根据其在三维场景中的物体实例或“物体/背景”的成员关系进行分组。并不依赖昂贵的三维标签，我们在可微渲染过程中通过利用 Segment Any

暴风鱼划水

三维重建【4-A】3D Gaussian Splatting：代码解读gaussian_model.py文件中主要写高斯模型的参数是如何构建的，如协方差矩阵、球谐函数、点云数据读取后的初始化、激活函数、学习率的设计、致密化所用的方法等。首先是初始函数的设置：

康谋自动驾驶

如何闭环自动驾驶仿真场景，实现从“重建”到“可用”？在自动驾驶技术飞速发展的当下，高精度、高保真的仿真场景构建成为关键。3D Gaussian Splatting（3DGS）凭借高效渲染与逼真场景还原能力，逐渐成为三维重建与仿真领域的焦点。然而，实际应用中，如何将多源异构数据高效转化为可用的 3DGS 场景，如何保障场景与真实环境的一致性，成为了行业难题。

【三维重建】即插即用的3DGS的PDE优化：高质量渲染和重建标题：<Plug-and-Play PDE Optimization for 3D Gaussian Splatting: Toward High-Quality Rendering and Reconstruction> 来源：匿名作者

吃吃今天努力学习了吗

【论文阅读】Segment Any 3D Gaussians本文提出了一种基于3DGS的高效3D可提示分割方法SAGA。该方法以二维视觉提示作为输入，能够在4毫秒内分割出由三维高斯函数表示的相应三维目标。该方法通过为每个三维高斯函数附加一个尺度门控的亲和性特征，赋予其新的多粒度分割特性来实现。具体而言，针对尺度门控亲和性特征学习，提出了一种尺度感知的对比训练策略。该策略（1）将SAM模型从二维mask中提取的分割能力提取到亲和性特征中，（2）采用一种软尺度门控机制，通过根据指定的三维物理尺度调整每个特征通道的幅度，解决3D分割中的多粒度模糊性问题。评估表明S

旋转矩阵的推导+矩阵在3DGS中的应用矩阵本质上是一种线性变换，尤其在计算机图形学（CG）/机器人学等领域。比如将一个坐标系下的点用另一个坐标系表示，这个过程就是涉及到坐标系的转换，通过矩阵能够较方便的完成。

康谋自动驾驶

告别数月等待：数字孪生场景生成从此进入“日级”时代在自动驾驶开发中，高保真的仿真场景是算法迭代和验证的基石。然而，传统手工建模方式需要大量3D设计师投入，构建一个复杂交通环境往往耗时数月甚至半年以上；同时，城市、高速、停车场等多种运营设计域（ODD）都需要覆盖，场景的可扩展性与多样性一直是瓶颈。