3D Gaussian Splatting从入门到精通——纯PyTorch实现（全套案例）
2025年11月7日 20:39浏览：23
3D高斯泼溅从入门到精通——纯PyTorch实现（3D Gaussian Splatting from Scratch — PyTorch-Only）
一、课程基础信息
- 发布日期：2025年11月
- 资源格式：MP4视频（视频编码：h264，分辨率1280×720；音频编码：AAC，采样率44.1kHz，双声道）
- 难度等级：中级（Intermediate）
- 内容类别：电子学习（eLearning）
- 语言：英语（无字幕）
- 课程时长：77讲，总计15小时54分钟
- 文件大小：10.6 GB
二、你将学到什么
- 使用Python和PyTorch从零实现完整的3D高斯泼溅（3DGS）流水线
- 理解并构建3DGS的每个核心组件：从COLMAP输出解析、高斯场景表示，到训练与渲染
- 编写清晰、模块化且适合研究的代码，便于扩展或修改以用于实验
- 掌握3D高斯基元、视角相关辐射建模和泼溅光栅化的数学基础
- 获得相机姿态处理和3D场景可视化工具的实践经验
三、前置要求
- 具备Python编程能力（中高级水平）
- 熟悉线性代数概念，如向量、矩阵、点积/叉积
- 有计算机视觉或深度学习经验者优先，但非必需
- 无需C++或CUDA——所有内容均使用Python实现，兼顾清晰度与灵活性
四、课程描述
通过Python和PyTorch从零构建完整的3D高斯泼溅（3DGS）流水线，解锁这项前沿神经渲染技术的全部潜力——无需CUDA，无需依赖复杂库，只需清晰、模块化且适合研究的代码。
在本课程中，你将深入探索3D高斯泼溅这一尖端神经渲染技术，亲手实践每个环节：
- 解析COLMAP输出以获取相机姿态和稀疏重建结果
- 理解并实现作为场景表示的3D高斯基元
- 构建可训练的神经渲染流水线，建模视角相关辐射
- 编写高斯泼溅的训练循环与优化策略
- 创建实时可微分渲染器，生成照片级真实感图像
- 探索复杂3D数据的可视化技术
本课程非常适合以下人群：
- 希望深入理解3D高斯泼溅算法细节的研究人员、研究生和开发者
- 对神经渲染感兴趣，或希望从零实现高级3D视觉技术的Python/PyTorch开发者
- 希望避开CUDA密集型代码库，转而构建清晰、可修改的实验流水线的人士
- 在计算机视觉、图形学或AI领域工作，希望探索或扩展3DGS方法用于研究或原型开发的个体
- 熟悉NeRF或类似方法，希望了解3DGS如何与之比较以及为何在速度和质量上表现更优的学习者
你需要具备：
- Python编程技能
- 熟悉PyTorch和NumPy
课程结束时，你将拥有一个完整可运行的3D高斯泼溅实现，可用于修改、扩展，并作为你自己研究或项目的基础。
五、适合人群
- 希望从代码层面深入理解3D高斯泼溅的研究人员、研究生或工程师
- 对神经渲染感兴趣，或希望从零实现高级3D视觉技术的Python/PyTorch开发者
- 希望避开CUDA繁重代码库，构建清晰、可修改实验流水线的人士
- 在计算机视觉、图形学或AI领域工作，希望探索或扩展3DGS用于研究或原型开发的个体
- 熟悉NeRF或类似方法，希望了解3DGS优势及技术差异的学习者
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注：课程内容基于2025年11月发布版本，技术细节可能随领域发展略有更新。建议结合官方GitHub仓库或最新研究论文进行学习。
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