3D Gaussian Splatting

Source: https://github.com/MrNeRF/awesome-3D-gaussian-splatting at e945732c972f
License: MIT
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Awesome 3D Gaussian Splatting

Una lista curada de recursos centrados en el 3D Gaussian Splatting (3DGS) y tecnologías relacionadas.

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Contenido

• Artículos y documentación
• Implementaciones
• Visores y soporte para motores de juego
• Herramientas y utilidades
• Recursos de aprendizaje
• Créditos

Artículos y documentación

Base de datos de artículos

Visita nuestra completa base de datos buscable de artículos sobre 3D Gaussian Splatting: Papers Database

Cursos y tutoriales

• Conferencias de MIT sobre renderizado inverso (Módulo 2) - Inmersión académica en el renderizado inverso
• Tutorial de 3DGS - Tutorial de los autores del artículo original de 3DGS

Conjuntos de datos

• Conjunto de datos multi-vista NERDS 360 - Conjunto de datos de escenas exteriores de alta calidad

Implementaciones

Referencia oficial

• Gaussian Splatting original - La implementación de referencia de los autores originales

Implementaciones de la comunidad

Implementación	Lenguaje	Licencia	Descripción
LichtFeld Studio (lichtfeld.io)	C++/CUDA	GPL-3.0	La estación de trabajo modular para 3D Gaussian Splatting — entrenar, inspeccionar, editar, automatizar y exportar desde una sola aplicación nativa
Nerfstudio gsplat	Python/CUDA	Apache-2.0	Integración con Nerfstudio
OpenSplat	C++/CPU/GPU	AGPL-3.0	Solución multiplataforma
Taichi 3D GS	Taichi	Apache-2.0	Implementación basada en Taichi
taichi-splatting	Taichi/PyTorch	Apache-2.0	Rasterizador modular para Taichi y PyTorch
Grendel Distributed 3DGS	Python/CUDA	Apache-2.0	Entrenamiento distribuido multi-GPU
Warp 3DGS	Warp/Python	AGPL-3.0	Implementación basada en Warp
RI3D	Python/CUDA	Unlicense	Pipeline de gaussian splatting few-shot
gaussian_splatting	Python/CUDA	MIT	Implementación legible con una derivación escrita de las matemáticas
3d-gaussian-splatting	Python/CUDA	MIT	Reimplementación compacta
gaussian_splatting_3d	Python/CUDA		Reimplementación comunitaria temprana
My-exp-Gaussians	Python/CUDA		Mejora la capacidad de los gaussianos 3D para modelar escenas complejas
360-gaussian-splatting	Python		Entrena splats directamente a partir de imágenes 360°
2D Gaussian Splatting	Jupyter	MIT	Recorrido en notebook del gaussian splatting 2D
DGSO	Python	MIT	Transferencia de estilo aplicada durante la optimización gaussiana
3D-Gaussian-Splatting-Reconstruction	Python	Apache-2.0	Implementación pura de PyTorch a partir de entrada de vídeo — no requiere compilación CUDA, admite backends CPU/NVIDIA GPU, con estimador de pose y GUI integrados
MetalSplat	PyTorch/Metal	MIT	Implementación basada en Metal para GPUs Apple Silicon en PyTorch con compilación automática de kernels en tiempo de ejecución

Frameworks

• Pointrix - Renderizado diferenciable basado en puntos
• msplat - Biblioteca de rasterización gaussiana diferenciable modular
• GauStudio - Framework unificado con múltiples implementaciones
• DriveStudio - Framework de reconstrucción de escenas urbanas
• GSCodecStudio - Compresión y splattings dinámicos
• gaussian-splatting-lightning - Algoritmos derivados más un visor web interactivo

Visores y soporte para motores de juego

Motores de juego

• Plugin de Unity
• Plugin de Unity (gsplat-unity)
• Plugin de Unity (DynGsplat-unity) - Para splattings dinámicos
• Plugin de Unreal (MLSLabsGaussianSplattingRenderer-UE)
• Plugin de Unreal (XScene-UEPlugin)
• Motor PlayCanvas
• Plugin de Godot (gdgs) - Plugin de renderizado 3DGS en tiempo real para Godot 4.3+

Visores web

WebGL

• Splat Viewer
• Gauzilla
• Visor interactivo
• GaussianSplats3D
• gsplat.js
• A-Frame
• splaTV - Visor para gaussianos 4D, con una demostración en vivo
• Visor WebRTC

WebGPU

• Visor EPFL
• WebGPU Splat
• gaussian-splatting-webgpu
• SuperSplat Viewer - Visor de splats de alto rendimiento
• Visor de modelos PlayCanvas - Visor para activos glTF y 3DGS

Visores de escritorio

• 3DGS.cpp - Renderizador C++/Vulkan para Windows, macOS, Linux, iOS y visionOS
• vkgs - Renderizador C++/Vulkan multiplataforma
• splatviz - Edita el código de renderizado en tiempo de ejecución o muestra varias escenas a la vez
• OpenGL Viewer - Visor PyOpenGL, también con backend CUDA oficial
• Taichi Viewer - Renderizador con capacidad de benchmark
• DearGaussianGUI
• LiteViz-GS
• Nerfstudio Viser
• Nerfstudio (rama gaussian_splatting)
• Visor Jupyter notebook

Aplicaciones nativas

• Complemento de Blender
• Complemento de Blender (KIRI)
• Complemento de Blender (404—GEN)
• Renderizador de viewport de Houdini - Implementación HDK/GLSL de Gaussian Splatting en Houdini
• Visor iOS Metal
• Soporte VR (OpenXR)
• Soporte ROS2
• Splat Local - Pipeline de vídeo a 3DGS que se ejecuta totalmente en local en Apple Silicon (poses COLMAP/GLOMAP, entrenamiento nativo Metal vía Brush), con puntos de control de entrenamiento transmitidos en vivo a un visor en el navegador

Herramientas y utilidades

Procesamiento de datos

• Kapture - Formato de datos unificado para localización visual
• Recortador de imágenes Kapture - Recortador de imágenes sin distorsión para eliminar bordes negros
• Convertidor 3DGS - Herramienta de conversión de formato
• Editor de nube de puntos - Edición de nubes de puntos basada en web
• Convertidor SPZ - Herramienta de conversión SPZ
• Convertidor gsbox - Herramienta de conversión PLY SPLAT SPZ SPX
• SplatTransform - Herramienta CLI y biblioteca Node/navegador para convertir y editar splats, lee PLY, SOG, SPZ, SPLAT, KSPLAT y LCC/LCC2, escribe PLY, SOG, SPZ, GLB, CSV, LOD y WebP
• GaussForge - Conversión basada en C++/WASM entre PLY, SPZ, SPLAT y KSPLAT
• SpectacularAI - Scripts de conversión para diferentes convenciones 3DGS
• VGGT Factor Refinement - Pipeline sin COLMAP que usa VGGT + grafo de factores, de vídeo a salida en formato COLMAP
• splatreg - Registro de splats instalable con pip: alinea y fusiona dos escaneos 3DGS en un marco SE(3)/Sim(3) (recupera la escala), API CLI + PyTorch pura, sin gizmo manual
• AURA - Confianza calibrada por splat para activos 3DGS: etiquetas de fiabilidad leave-out, calibración isotónica y un certificado de poda conforme libre de distribución con una escalera LOD certificada; exporta vía glTF/OpenUSD/SPZ (pip install aura-splat)
• Open Reality - De vídeo de teléfono a una escena 3D (basado en VGGT-SLAM, exportación de splat con refinamiento gsplat opcional) que un asistente de IA puede consultar vía MCP: mediciones, planos de suelo y pared, planificación de rutas, lista de objetos, exportaciones de entrenamiento de robots; auto-alojable

Herramientas de desarrollo

• GSOPs para Houdini - Herramientas de integración con Houdini
• camorph - Conversión de parámetros de cámara
• SuperSplat - Editor 3DGS gratuito, de código abierto y basado en navegador, con publicación en un clic

Recursos de aprendizaje

Artículos de blog

• Introducción a 3DGS - Guía de HuggingFace
• Visión general completa de Gaussian Splatting
• Muy buena (técnica) introducción a 3D Gaussian Splatting
• Gaussian Splatting es bastante genial
• Hacer los Gaussian Splats más pequeños
• Hacer los Gaussian Splats aún más pequeños
• Comprimir Gaussian Splats
• PlayCanvas abre SOG como código abierto - Spatially Ordered Gaussians, un formato supercomprimido basado en WebP, de 15 a 20 veces más pequeño que PLY
• Detalles de implementación - Análisis técnico a fondo
• Fundamentos matemáticos - Explicación teórica
• Detalles matemáticos de los pases hacia delante y hacia atrás
• Implementación en PyTorch - Implementación curada de Vanilla 3DGS en PyTorch
• NeRFs vs. 3DGS
• Gaussian Head Avatars: un resumen
• 3D en geoespacial: NeRFs, Gaussian Splatting y computación espacial
• Guía de captura - Tutorial de captura de imágenes
• Discusión sobre el formato universal gs

Charlas

• Gaussian Splats: ¿listos para la estandarización? - Metaverse Standards Forum 28/01/2025
• Guía de integración con Unity - Metaverse Standards Forum 06/05/2025

Tutoriales en vídeo

• Primeros pasos (Windows)
• Explicación de dos minutos
• Explicación 3DGS de Computerphile
• Gaussian Splats Town Hall - Parte 2
• Introducción a gaussian splatting (y plugin de Unity)
• Tutorial de Jupyter

Canales de YouTube

• LichtFeld Studio - Tutoriales, recorridos de lanzamiento y novedades de desarrollo para LichtFeld Studio

Créditos

• Gracias a Leonid Keselman por informarme de la publicación del artículo “Real-time Photorealistic Dynamic Scene Representation and Rendering with 4D Gaussian Splatting”.
• Gracias a Eric Haines por sugerir el visor Jupyter notebook, el tutorial de Windows y por corregir guiones y otros problemas de texto.
• Gracias a Henry Pearce por mantener las contribuciones.
• Yehe Liu