在线教程丨UC伯克利/英伟达等发布3DGS开源库gsplat，节省4倍显存，训练时间缩短10%
内容提要
自2023年《3D Gaussian Splatting for Real-Time Rendering of Radiance Fields》发布以来，3DGS技术在三维重建领域迅速崛起。与传统NeRF相比，3DGS在渲染速度和视觉质量上有显著提升，但对显存和计算资源的要求较高。加州大学伯克利分校等机构开发的开源项目gsplat优化了训练框架，显著降低了资源需求，支持多种数据来源，并提供实时Web查看功能，便于快速验证模型。
关键要点
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自2023年《3D Gaussian Splatting for Real-Time Rendering of Radiance Fields》发布以来，3DGS技术迅速崛起。
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3DGS在渲染速度和视觉质量上相较于传统NeRF有显著提升，但对显存和计算资源的要求较高。
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加州大学伯克利分校等机构开发的开源项目gsplat优化了训练框架，降低了资源需求。
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gsplat支持多种数据来源，并提供实时Web查看功能，便于快速验证模型。
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gsplat采用前后端分离方案，前端与PyTorch深度集成，后端基于高度优化的CUDA Kernel。
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gsplat可节省最多4倍GPU显存，并将训练时间缩短约10%~15%。
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gsplat引入自适应高斯密度控制机制，实现更高效的场景表达。
延伸解读
3DGS技术的优势与挑战
3DGS技术在渲染速度和视觉质量上相较于传统NeRF有显著提升，使得实时高保真三维场景重建成为可能。然而，初始实现对显存和计算资源的要求较高，限制了其在复杂场景中的应用。因此，研究者需要关注如何优化资源使用，以便更好地应用于实际项目中。
gsplat的创新与应用
gsplat项目通过系统性重构和优化训练框架，显著降低了大规模场景训练的资源门槛。其自适应高斯密度控制机制和多种数据来源支持，使得用户能够更高效地进行场景表达和验证。这为研究人员和开发者提供了更灵活的工具，推动了3DGS技术的广泛应用。
实时Web查看功能的实用性
gsplat内置的实时Web查看功能使得用户可以直接在浏览器中查看和交互三维场景。这一功能不仅提升了用户体验，也为快速验证模型提供了便利，尤其适合需要频繁迭代和测试的研究和开发工作。
延伸问答
3DGS技术的主要优势是什么？
3DGS技术在渲染速度和视觉质量上相较于传统NeRF有显著提升。
gsplat项目如何优化训练框架？
gsplat通过系统性重构和优化底层训练框架，显著降低了资源需求。
gsplat支持哪些数据来源？
gsplat支持COLMAP、SfM点云以及LiDAR点云等多种数据来源。
使用gsplat可以节省多少显存？
使用gsplat最多可节省4倍GPU显存。
gsplat的自适应高斯密度控制机制有什么作用？
该机制可在训练过程中自动增删高斯点，实现更高效的场景表达。
如何使用HyperAI进行gsplat的训练与可视化？
用户需进入HyperAI首页，选择教程页面，克隆教程并选择相应的镜像进行训练。
