3D Gaussian Splatting

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

Une liste sélectionnée de ressources axées sur le 3D Gaussian Splatting (3DGS) et les technologies associées.

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Sommaire

• Publications et documentation
• Implémentations
• Visionneuses et prise en charge des moteurs de jeu
• Outils et utilitaires
• Ressources d’apprentissage
• Crédits

Publications et documentation

Base de données de publications

Consultez notre base de données complète et rechercheable de publications sur le 3D Gaussian Splatting : Papers Database

Cours et tutoriels

• Cours de rendu inverse du MIT (Module 2) - Plongée académique dans le rendu inverse
• Tutoriel 3DGS - Tutoriel des auteurs de la publication originale sur le 3DGS

Jeux de données

• Jeu de données multi-vues NERDS 360 - Jeu de données de scènes extérieures de haute qualité

Implémentations

Référence officielle

• Gaussian Splatting original - L’implémentation de référence par les auteurs originaux

Implémentations communautaires

Implémentation	Langage	Licence	Description
LichtFeld Studio (lichtfeld.io)	C++/CUDA	GPL-3.0	Le poste de travail modulaire pour le 3D Gaussian Splatting — entraîner, inspecter, éditer, automatiser et exporter depuis une seule application native
Nerfstudio gsplat	Python/CUDA	Apache-2.0	Intégration avec Nerfstudio
OpenSplat	C++/CPU/GPU	AGPL-3.0	Solution multiplateforme
Taichi 3D GS	Taichi	Apache-2.0	Implémentation basée sur Taichi
taichi-splatting	Taichi/PyTorch	Apache-2.0	Rastérisateur modulaire pour Taichi et PyTorch
Grendel Distributed 3DGS	Python/CUDA	Apache-2.0	Entraînement distribué multi-GPU
Warp 3DGS	Warp/Python	AGPL-3.0	Implémentation basée sur Warp
RI3D	Python/CUDA	Unlicense	Pipeline gaussian splatting few-shot
gaussian_splatting	Python/CUDA	MIT	Implémentation lisible avec une dérivation écrite des mathématiques
3d-gaussian-splatting	Python/CUDA	MIT	Réimplémentation compacte
gaussian_splatting_3d	Python/CUDA		Réimplémentation communautaire précoce
My-exp-Gaussians	Python/CUDA		Améliore la capacité des gaussiennes 3D à modéliser des scènes complexes
360-gaussian-splatting	Python		Entraîne des splats directement à partir d’images 360°
2D Gaussian Splatting	Jupyter	MIT	Parcours en notebook du gaussian splatting 2D
DGSO	Python	MIT	Transfert de style appliqué pendant l’optimisation gaussienne
3D-Gaussian-Splatting-Reconstruction	Python	Apache-2.0	Implémentation pure PyTorch à partir d’entrées vidéo — aucune compilation CUDA requise, prend en charge les backend CPU/NVIDIA GPU, avec estimateur de pose et GUI intégrés
MetalSplat	PyTorch/Metal	MIT	Implémentation basée sur Metal pour les GPU Apple Silicon sous PyTorch avec compilation automatique des noyaux à l’exécution

Frameworks

• Pointrix - Rendu différentiable basé sur les points
• msplat - Bibliothèque de rastérisation gaussienne différentiable modulaire
• GauStudio - Framework unifié avec plusieurs implémentations
• DriveStudio - Framework de reconstruction de scènes urbaines
• GSCodecStudio - Compression et splattings dynamiques
• gaussian-splatting-lightning - Algorithmes dérivés plus une visionneuse web interactive

Visionneuses et prise en charge des moteurs de jeu

Moteurs de jeu

• Plugin Unity
• Plugin Unity (gsplat-unity)
• Plugin Unity (DynGsplat-unity) - Pour les splattings dynamiques
• Plugin Unreal (MLSLabsGaussianSplattingRenderer-UE)
• Plugin Unreal (XScene-UEPlugin)
• Moteur PlayCanvas
• Plugin Godot (gdgs) - Plugin de rendu 3DGS en temps réel pour Godot 4.3+

Visionneuses Web

WebGL

• Splat Viewer
• Gauzilla
• Visionneuse interactive
• GaussianSplats3D
• gsplat.js
• A-Frame
• splaTV - Visionneuse pour gaussiennes 4D, avec une démo en direct
• Visionneuse WebRTC

WebGPU

• Visionneuse EPFL
• WebGPU Splat
• gaussian-splatting-webgpu
• SuperSplat Viewer - Visionneuse splat haute performance
• Visionneuse de modèles PlayCanvas - Visionneuse pour ressources glTF et 3DGS

Visionneuses de bureau

• 3DGS.cpp - Rendu C++/Vulkan pour Windows, macOS, Linux, iOS et visionOS
• vkgs - Rendu C++/Vulkan multiplateforme
• splatviz - Modifier le code de rendu à l’exécution ou afficher plusieurs scènes à la fois
• OpenGL Viewer - Visionneuse PyOpenGL, également avec le backend CUDA officiel
• Taichi Viewer - Rendu avec capacité de benchmark
• DearGaussianGUI
• LiteViz-GS
• Nerfstudio Viser
• Nerfstudio (branche gaussian_splatting)
• Visionneuse Jupyter notebook

Applications natives

• Extension Blender
• Extension Blender (KIRI)
• Extension Blender (404—GEN)
• Rendu viewport Houdini - Implémentation HDK/GLSL de Gaussian Splatting dans Houdini
• Visionneuse iOS Metal
• Prise en charge VR (OpenXR)
• Prise en charge ROS2
• Splat Local - Pipeline vidéo-vers-3DGS entièrement local sur Apple Silicon (poses COLMAP/GLOMAP, entraînement natif Metal via Brush), avec les points de contrôle d’entraînement diffusés en direct dans une visionneuse navigateur

Outils et utilitaires

Traitement des données

• Kapture - Format de données unifié pour la localisation visuelle
• Recadreur d’images Kapture - Recadreur d’images non distordues pour supprimer les bordures noires
• Convertisseur 3DGS - Outil de conversion de format
• Éditeur de nuage de points - Édition de nuage de points basée sur le Web
• Convertisseur SPZ - Outil de conversion SPZ
• Convertisseur gsbox - Outil de conversion PLY SPLAT SPZ SPX
• SplatTransform - Outil CLI et bibliothèque Node/navigateur pour convertir et éditer des splats, lit PLY, SOG, SPZ, SPLAT, KSPLAT et LCC/LCC2, écrit PLY, SOG, SPZ, GLB, CSV, LOD et WebP
• GaussForge - Conversion entre PLY, SPZ, SPLAT et KSPLAT basée sur C++/WASM
• SpectacularAI - Scripts de conversion pour différentes conventions 3DGS
• VGGT Factor Refinement - Pipeline sans COLMAP utilisant VGGT + graphe de facteurs, de la vidéo à une sortie au format COLMAP
• splatreg - Enregistrement de splats installable via pip : aligne et fusionne deux scans 3DGS dans un même repère SE(3)/Sim(3) (récupère l’échelle), API CLI + pure-PyTorch, sans gizmo manuel
• AURA - Confiance calibrée par splat pour les ressources 3DGS : étiquettes de fiabilité en leave-out, calibration isotonique et un certificat d’élagage conforme indépendant de la distribution avec une échelle LOD certifiée ; exporte via glTF/OpenUSD/SPZ (pip install aura-splat)
• Open Reality - De la vidéo du téléphone à une scène 3D (basé sur VGGT-SLAM, export splat avec raffinement gsplat optionnel) qu’un assistant IA peut interroger via MCP : mesures, plans de sol et de mur, planification de chemin, liste d’objets, exports d’entraînement robot ; auto-hébergeable

Outils de développement

• GSOPs pour Houdini - Outils d’intégration Houdini
• camorph - Conversion des paramètres de caméra
• SuperSplat - Éditeur 3DGS gratuit, open source et basé sur le navigateur, avec publication en un clic

Ressources d’apprentissage

Articles de blog

• Introduction au 3DGS - Guide HuggingFace
• Aperçu complet du Gaussian Splatting
• Très bonne (technique) introduction au 3D Gaussian Splatting
• Le Gaussian Splatting est plutôt cool
• Réduire la taille des Gaussian Splats
• Rendre les Gaussian Splats encore plus petits
• Compresser les Gaussian Splats
• PlayCanvas ouvre SOG en open source - Spatially Ordered Gaussians, un format surcompressé basé sur WebP, 15 à 20 fois plus petit que PLY
• Détails d’implémentation - Plongée technique
• Fondements mathématiques - Explication théorique
• Détails mathématiques des passes avant et arrière
• Implémentation PyTorch - Implémentation soignée du 3DGS Vanilla en PyTorch
• NeRFs vs. 3DGS
• Avatars de tête Gaussian : un résumé
• 3D en géospatial : NeRFs, Gaussian Splatting et calcul spatial
• Guide de capture - Tutoriel de capture d’images
• Discussion sur le format universel gs

Conférences

• Gaussian Splats : prêts pour la normalisation ? - Metaverse Standards Forum 28/01/2025
• Guide d’intégration Unity - Metaverse Standards Forum 06/05/2025

Tutoriels vidéo

• Pour commencer (Windows)
• Explication en deux minutes
• Explication 3DGS de Computerphile
• Gaussian Splats Town Hall - Partie 2
• Introduction au gaussian splatting (et plugin Unity)
• Tutoriel Jupyter

Chaînes YouTube

• LichtFeld Studio - Tutoriels, présentations de versions et mises à jour de développement pour LichtFeld Studio

Crédits

• Merci à Leonid Keselman de m’avoir informé de la publication de l’article « Real-time Photorealistic Dynamic Scene Representation and Rendering with 4D Gaussian Splatting ».
• Merci à Eric Haines d’avoir suggéré la visionneuse Jupyter notebook, le tutoriel Windows et d’avoir corrigé les césures et autres problèmes de texte.
• Merci à Henry Pearce de maintenir les contributions.
• Yehe Liu