三维重建

3D Gaussian Splatting：实时辐射场渲染的突破性方案在神经辐射场（NeRF）技术 revolutionize novel-view synthesis（新视角合成）领域后，如何在保证渲染质量的同时实现实时交互，是学术界和工业界共同的核心诉求之一。传统 NeRF 方法虽能生成高质量渲染结果，但训练和渲染耗时极高；而后续的快速方法（如 InstantNGP、Plenoxels）又往往在质量上做出妥协。2023 年发表于 ACM Trans. Graph. 的论文《3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Fiel

这张生成的图像能检测吗

Wonder3D: 跨域扩散的单图像3D重建技术论文题目：Wonder3D: Single Image to 3D using Cross-Domain Diffusion（Wonder3D:单图像到3D使用跨域扩散）

碧海潮生_CC

【三维重建笔记】02 OpenMVS 流程主要 API 整理在前一节中初步尝试使用 colmap + MVS 流程重建了人物的三维模型，但是还遗留了执行时间偏长（几个小时），结果遗留噪声，部分区域显得有些粗糙等问题。

【无标题】VGGT4D：用于4D场景重建的视觉Transformer运动线索挖掘标题：《VGGT4D: Mining Motion Cues in Visual Geometry Transformers for 4D Scene Reconstruction》项目：https://3dagentworld.github. io/vggt4d/ 来源：香港科技大学（广州）2Horizon Robotics

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。

动态场景三维重建技术_概述最新进展与产业化应用综述，2024-2025年技术路线、开源生态、工程部署与产业应用全景分析12个核心模块，支持.ply/.splat格式，RTX 4090可达120fps

明月醉窗台

多相机同步技术详解想象一下，如果你想用多个相机从不同角度拍摄一个高速运动的物体（比如网球发球、机器人动作、汽车碰撞测试），如果它们各自为政，快门按下时间有毫秒级的差异，那么：

【工具】【算法】三维重建工具colmap服务器(ubuntu)编译cuda版本colmap常用于多视图重建，即利用多个相机多个视图或单个相机多个视图重建3D信息，获取相机内外参，其构建的点云是3DGS\4DGS 多视角渲染的初始化条件。但官方仅提供windows系统的cuda版本，如果linux/ubuntu要安装cuda版本用于加速重建，或密集重建，需要自己编译。由于自己在此踩了比较多的坑，因此记录一下。

【算法】三维重建colmap工具的输出格式colmap是广泛使用的多视图重建工具，可以利用多个视角的图像估计相机内外惨同时重建三维点云，他的输出格式需要一些了解以便后续任务的使用。本文理解自官方文档，作为个人记录使用，同时希望可以帮助到其他人。

【动态高斯重建】论文集合：从4DGT到OMG4、4DSioMo标题：4DGT: Learning a 4D Gaussian Transformer Using Real-World Monocular Videos 来源：Meta 现实实验室；浙江大学项目主页：https://4dgt.github.io

【视频生成】GVS：生成式视图拼接标题：GENERATIVE VIEW STITCHING 来源：MIT CSAIL ；RunwayML 项目：https://andrewsonga.github.io/gvs

影像云胶片：Dicom纯js的三维重建影像阅片器影像云胶片主要：通过浏览器浏览Dicom影像阅片，通过多终端设备（如电脑、平板、手机），为医生、患者及其他授权人员提供随时随地的影像调阅功能，打破时间和空间限制。同时，支持影像数据在不同医疗机构之间的安全共享，促进医疗协作与远程会诊的开展。主要功能：

【图像处理基石】通过立体视觉重建建筑高度：原理、实操与代码实现在智慧城市、无人机测绘、古建筑保护等场景中，快速准确获取建筑高度是核心需求之一。相较于传统激光雷达（LiDAR）的高成本，基于双目相机的立体视觉技术凭借低成本、易部署的优势，成为中小型场景下建筑高度重建的优选方案。本文将从基础原理出发，逐步拆解立体视觉重建建筑高度的完整流程，并提供可直接运行的Python代码，帮助开发者快速上手。

人类发明了工具

【三维重建-对极几何】极线约束（Epipolar Constraint）极线约束（Epipolar Constraint）描述了两幅图像中对应点之间的几何关系。对于两台相机拍摄的同一个三维点 P P P，它在两张图像中的投影 p p p 与 p ′ p' p′ 满足以下关系：

【3DGS复现】Autodl服务器复现3DGS《简单快速》《一次成功》《新手练习复现必备》博主镜像环境如下也可直接使用别人创建好的镜像，参考基于AutoDL平台的3D_Gaussian_Splatting初体验（博主为了练一下复现的能力就自己复现了，下述步骤算是比较简单了，应该可以一次成功）

【无标题】SceneSplat：基于视觉-语言预训练的3DGS场景理解标题：<SceneSplat: Gaussian Splatting-based Scene Understanding with Vision-Language Pretraining> 来源：阿姆斯特丹大学计算机视觉实验室、苏黎世联邦理工学院、索菲亚大学圣克利门特·奥赫里德斯基学院、南京航空航天大学、比萨大学、特伦托大学主页：https://github.com/unique1i/SceneSplat

结构光三维重建原理详解（1）结构光三维重建（Structured Light 3D Reconstruction）是一种主动式光学测量方法。其核心思想是：

【3D算法技术】blender中，在曲面上如何进行贴图？在Blender中给曲面贴图的方法与平面类似，但需要注意UV映射的处理，因为曲面的UV展开方式会直接影响贴图效果。以下是详细步骤：

【三维重建】3R-GS：优化相机位姿的3DGS最佳实践标题：<3R-GS: Best Practice in Optimizing Camera Poses Along with 3DGS> 来源：德州农工大学，2香港大学，3香港科技大学主页：https://zsh523.github.io/3R-GS/

论文介绍：“DUSt3R”，让 3D 视觉从“繁琐”走向“直观”想象一下，你有一组用手机随意拍摄的照片，没有校准，也没有任何关于相机位置的记录。如果想用它们来重建一个 3D 模型，传统的计算机视觉方法会让你头疼不已。你需要先校准每张照片的相机参数，然后进行复杂的特征点匹配，再通过三角测量和捆集调整（Bundle Adjustment）等一系列繁琐的几何计算，才能最终得到一个勉强可用的 3D 模型。