taichi-splatting：创新的光照渲染利器

taichi-splatting：创新的光照渲染利器

taichi-splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/taichi-splatting

项目介绍

taichi-splatting 是一个基于 Taichi 和 PyTorch 实现的高斯散点渲染（Gaussian Splatting）栅格化器，内嵌于 Python 库中。该项目目前功能完善，但仍在积极开发中，可能会与未来的版本不兼容！它能够处理多种渲染任务，并提供高度灵活的渲染算法分解，以支持不同的应用场景。

项目技术分析

taichi-splatting 的核心是基于 Taichi 编程语言和 PyTorch 深度学习框架的高斯散点渲染技术。它对原始的 Taichi 3D Gaussian Splatting 项目进行了大量重构和改进，主要区别在于将渲染算法分解为独立的操作（如投影、着色函数、瓦片映射和栅格化），这些操作可以以不同的方式组合，从而提供更加灵活的使用方式。

项目采用 Taichi 的自动微分（autodiff）进行简化实现，例如在投影过程中，但在栅格化过程中则不使用。这大大降低了实现的复杂性，同时保持了应用的性能。

项目及技术应用场景

taichi-splatting 的应用场景广泛，包括但不限于以下几方面：

1. 将2D特征提升到3D空间
2. 通过球面谐波进行颜色渲染
3. 无需在渲染器中构建即可实现深度协方差的可微分渲染
4. 完全可微分的相机参数，以及能够交换新的相机模型

此外，taichi-splatting 还提供了性能基准测试，展示了其在不同分辨率下的速度提升，特别是在完整的优化过程中（前向+反向）的速度优势。

项目特点

以下是 taichi-splatting 的一些显著特点：

• 高度灵活性：渲染算法的分解使得用户可以根据具体需求灵活组合不同的渲染操作。
• 性能优化：通过多种优化手段，taichi-splatting 在性能上取得了显著的提升，尤其在高分辨率下。
• 可微分渲染：几乎在所有“事物”上启用梯度，以支持应用的需要，而不是在性能考虑下禁用。
• 简单易用：项目提供了简单的安装方式和丰富的示例，使得用户可以快速上手。

安装与使用

安装 taichi-splatting 非常简单，用户可以选择以下任一方式：

• 使用 pip 直接安装：pip install taichi-splatting
• 克隆项目后使用 pip 安装：git clone 后 pip install ./taichi-splatting

此外，项目还提供了多个可执行文件，如 fit_image_gaussians 用于测试栅格化效果，benchmarks 用于性能测试，以及 splat-viewer 和 splat-benchmark 用于查看重建效果和进行全面的渲染器性能评估。

性能优化

taichi-splatting 通过优化梯度求和的反向传播核心，实现了性能的大幅提升。在某些情况下，相比于原始的 taichi_3d_gaussian_splatting，它的速度提升了近一个数量级。

未来展望

虽然 taichi-splatting 已经实现了许多功能，但仍有待完善的方面，如优化反向投影自动微分的编译时间和缓存，引入 16 位参数表示，以及开发新的深度渲染/正则化方法等。

小结

taichi-splatting 是一个功能强大、高度灵活的开源渲染项目，适用于多种渲染和优化场景。其高效的性能和可微分的特性使其在计算机视觉和图形领域具有广泛的应用潜力。对于想要探索高斯散点渲染技术的开发者和研究人员来说，taichi-splatting 绝对是一个值得尝试的项目。

taichi-splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/taichi-splatting