主要观点总结
本文介绍了不同的场景重建与渲染方法，包括传统的重建与渲染方法、神经渲染和辐射场、基于点的渲染和辐射场以及快速光栅化技术中的Tile-based rasterizer和3D Gaussian Splatting。文章重点介绍了3D Gaussian Splatting的技术细节和使用方法，包括其与传统摄影测量的区别和优势。
关键观点总结
关键观点1: 常见的重建方法包括传统的场景重建与渲染、神经渲染和辐射场、基于点的渲染和辐射场。
传统的重建和渲染方法如SfM、MVS主要基于几何指导输入图像到摄像机的重投影和融合，但存在难以从不存在几何的区域恢复以及存储成本较高的问题。神经渲染和辐射场主要利用volumetric ray-marching技术，如NeRF取得了巨大成功但训练较慢。基于点的渲染方法通过点采样或点云方式实现高质量的point-based rendering，但面临空洞和混叠问题。快速光栅化技术如Tile-based rasterizer用于将三维场景转化为二维图像，包括分割三角形、映射到瓦片、光栅化等步骤。
关键观点2: 3D Gaussian Splatting是一种用于实时辐射场渲染的光栅化技术。
它通过将多个视点的图像转换为点云，然后将点云转换为带参数的高斯分布，使用机器学习来学习参数。该技术可以实时渲染从小图像样本中学习的逼真场景，其核心技术是将点云表示为高斯分布并进行优化和密度控制，然后使用快速可视感知渲染算法进行训练和渲染。
关键观点3: 使用3D Gaussian Splatting需要特定的软件和硬件要求。
在Windows下使用需要安装特定的软件和配置环境，包括Conda、C++编译器、CUDA SDK等。此外，还需要安装特定的依赖库并激活特定的环境才能运行相关脚本进行训练和渲染。
免责声明
免责声明：本文内容摘要由平台算法生成，仅为信息导航参考，不代表原文立场或观点。
原文内容版权归原作者所有，如您为原作者并希望删除该摘要或链接，请通过
【版权申诉通道】联系我们处理。
微博登录
