OpenSplat
Un'implementazione gratuita e open source di splatting gaussiano 3D in C, focalizzata sulla portabilità, leggerezza e velocità. OpenSplat prende le posizioni della telecamera, i punti sparsi nel formato di progetto COLMAP o Nerfstudio e calcola un file di scena PLY che può essere successivamente importato per la visualizzazione, modifica e rendering in altri software. Scheda grafica consigliata ma non obbligatoria. OpenSplat funziona più velocemente sulle GPU NVIDIA e AMD, ma può anche essere eseguito interamente sulla CPU (100 volte più lento). L'uso commerciale è consentito e incoraggiato nei termini dell'AGPLv3.
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Open SourceGitHubDescrizione
OpenSplat è un'implementazione gratuita e open-source di 3D gaussian splatting scritta in C, focalizzata su essere portatile, leggera e veloce. Prende pose della fotocamera e punti sparsi nel formato di progetto COLMAP o nerfstudio e calcola un file di scena (PLY) che può essere importato per la visualizzazione, modifica e rendering in altri software. Funziona più velocemente sulle GPU NVIDIA e AMD ma può anche funzionare interamente sulla CPU (100 volte più lentamente). L'uso commerciale è consentito e incoraggiato ai sensi della licenza AGPLv3.
Come usare OpenSplat?
Per costruire OpenSplat, è possibile seguire i requisiti specifici e i passaggi descritti nella documentazione in base alla configurazione del sistema. Il processo prevede la configurazione delle dipendenze come OpenCV e libtorch e la compilazione del progetto con o senza supporto GPU. Sono fornite istruzioni dettagliate per piattaforme diverse, inclusi CPU, CUDA e ROCm tramite HIP.
Funzionalità principali di OpenSplat:
1️⃣
3D gaussian splatting
2️⃣
Calcolo della posa della fotocamera
3️⃣
Generazione di file di scena
Perché potrebbe essere usato OpenSplat?
# | Caso d'uso | Stato | |
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# 1 | Rendering di scene 3D | ✅ | |
# 2 | Modifica di grafica computerizzata | ✅ | |
# 3 | Modellazione 3D | ✅ |
Sviluppato da OpenSplat?
OpenSplat è sviluppato dal team di pierotofy, con l'obiettivo di migliorare la velocità, ridurre l'uso della memoria e aggiungere il supporto per l'esecuzione su schede AMD. Il team accoglie con favore contributi e feedback dalla comunità per migliorare ulteriormente il progetto.