3dgs

论文阅读笔记——ReconDreamerReconDreamer 论文在 DriveDreamer4D 的基础上，通过渐进式数据更新，解决大范围机动（多车道连续变道、紧急避障）的问题。同时 DriveDreamer4D生成轨迹后直接渲染，而 ReconDreamer 会实时通过 DriveRestorer 检测渲染结果与物理规则的冲突，并反向调整高斯参数。

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从零开始跑通3DGS教程：介绍本文内容本文所属《从零开始跑通3DGS教程》系列文章，将实现从原始图像(有序、无序)数据开始，经过处理(视频抽帧成有序)，SFM，3DGS训练、编辑、渲染等步骤，完整地呈现从原始图像到新视角合成的全部流程；为了解决环境问题，本文的所有需要环境的算法均在dokcer中运行(不用担心不会docker，有相应的命令能保证正常运行)

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从零开始跑通3DGS教程：(二)SFM(colmap)计算初始点云和相机pose本文内容本文所属《从零开始跑通3DGS教程》系列文章，将对colmap docker环境部署、使用进行说明

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从零开始跑通3DGS教程：(一)数据(采集)本文内容本文所属《从零开始跑通3DGS教程》系列文章; 本文介绍数据准备或者采集准备方式平台/环境 linux, nvidia GPU, docker

论文阅读笔记——ST-4DGS，WideRange4DST-4DGS 论文在 4DGS 中，变形场 F \mathcal{F} F 与运动参数 X 和形状参数 ( S , R ) (S,R) (S,R) 高度耦合，导致训练时高斯表示紧凑型退化，影响动态渲染质量。由此，本文提出两种方法解耦运动与形状参数，保持高斯的紧凑性。

【三维生成】StarGen：基于视频扩散模型的可扩展的时空自回归场景生成标题：《StarGen: A Spatiotemporal Autoregression Framework with Video Diffusion Model for Scalable and Controllable Scene Generation》项目：https://zju3dv.github.io/StarGen 来源：商汤科技、浙大CAD、Tetras.AI

【三维分割】Gaga：通过3D感知的 Memory Bank 分组任意高斯地址：https://www.gaga.gallery 标题：Gaga: Group Any Gaussians via 3D-aware Memory Bank 来源：加利福尼亚大学；Nvidia；Google

CVPR 2024 图像、视频处理总汇（视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等）

解读CVPR2024-3DGS论文分享|DNGaussian: Optimizing Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields with .....DNGaussian: Optimizing Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields with Global-Local Depth Normalization

StyleGaussian: Instant 3D Style Transferwith Gaussian Splatting 论文解读目录一、概述二、相关工作1、辐射场2、3D编辑3、风格迁移三、StyleGaussian1、特征嵌入2、风格迁移

CVPR 2024 3D方向总汇包含（3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等）

图扑可视化

图扑 HT 引擎 × 3DGS 高斯泼溅3D 高斯泼溅(3D Gaussian Splatting，又称 3D 高斯溅射或 3D 高斯飞溅)作为三维场景表示和渲染领域的重要突破，正在重新定义三维重建的可能性。它利用辐射场渲染技术，使用 3D 高斯点而不是传统的三角面来表达场景，不仅实现了高效的三维转换，更带来极致逼真的照片级渲染效果。与传统方法相比，它在渲染质量、渲染速度和训练速度等核心参数上都实现了质的飞跃。

【3DGS文献阅读】Splatter Image: Ultra-Fast Single-View 3D Reconstruction标题：Splatter Image: Ultra-Fast Single-View 3D Reconstruction 溅射图像：超快速单视图三维重建作者：Stanislaw Szymanowicz, Christian Rupprecht, Andrea Vedaldi 机构：Visual Geometry Group - University of Oxford 原文链接：https://arxiv.org/abs/2312.13150 官方网站：https://szymanowiczs.githu

GAGAvatar: Generalizable and Animatable Gaussian Head Avatar 学习笔记GAGAvatar（Generalizable and Animatable Gaussian Avatar），一种面向单张图片驱动的可动画化头部头像重建的方法，解决了现有方法在渲染效率和泛化能力上的局限。旋转参数

ModuleNotFoundError: No module named ‘simple_knn‘【报错】复现 GaussianEditor 时引用 3D Gaussian Splatting 调用simple_knn 时遇到 ModuleNotFoundError: No module named ‘simple_knn‘ 报错：【原因】之前安装时直接进行配置pip install simple-knn

智驾机器人技术前线

近期两篇NeRF/3DGS-based SLAM方案赏析：TS-SLAM and MBA-SLAM原文链接：近期两篇NeRF/3DGS-based SLAM方案赏析：TS-SLAM and MBA-SLAM

ubuntu colmap 安装2024.11最新很多教程都很落后了，需要下载压缩包解压编译的很麻烦现在就只需要apt install就可以了

3DGS与NeRF的区别nerf：https://arxiv.org/abs/2003.08934 3dgs：https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d_gaussian_splatting_low.pdf

LangSplat和3D language fields简略介绍

GS-LRM: Large Reconstruction Model for 3D Gaussian Splatting 论文解读目录一、概述二、相关工作1、多视图的三维重建2、前馈重建三、LRM1、编码器2、解码器3、NeRF渲染