3D Gaussian Splatting

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

Uma lista curada de recursos focados no 3D Gaussian Splatting (3DGS) e tecnologias relacionadas.

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Conteúdo

• Artigos e documentação
• Implementações
• Visualizadores e suporte a motores de jogo
• Ferramentas e utilitários
• Recursos de aprendizagem
• Créditos

Artigos e documentação

Banco de dados de artigos

Visite nosso abrangente e pesquisável banco de dados de artigos sobre 3D Gaussian Splatting: Papers Database

Cursos e tutoriais

• Palestras de Renderização Inversa do MIT (Módulo 2) - Mergulho acadêmico na renderização inversa
• Tutorial de 3DGS - Tutorial dos autores do artigo original de 3DGS

Conjuntos de dados

• Conjunto de dados multi-vista NERDS 360 - Conjunto de dados de alta qualidade de cenas externas

Implementações

Referência oficial

• Gaussian Splatting original - A implementação de referência pelos autores originais

Implementações da comunidade

Implementação	Linguagem	Licença	Descrição
LichtFeld Studio (lichtfeld.io)	C++/CUDA	GPL-3.0	A estação de trabalho modular para 3D Gaussian Splatting — treinar, inspecionar, editar, automatizar e exportar a partir de um único aplicativo nativo
Nerfstudio gsplat	Python/CUDA	Apache-2.0	Integração com o Nerfstudio
OpenSplat	C++/CPU/GPU	AGPL-3.0	Solução multiplataforma
Taichi 3D GS	Taichi	Apache-2.0	Implementação baseada em Taichi
taichi-splatting	Taichi/PyTorch	Apache-2.0	Rasterizador modular para Taichi e PyTorch
Grendel Distributed 3DGS	Python/CUDA	Apache-2.0	Treinamento distribuído multi-GPU
Warp 3DGS	Warp/Python	AGPL-3.0	Implementação baseada em Warp
RI3D	Python/CUDA	Unlicense	Pipeline de gaussian splatting few-shot
gaussian_splatting	Python/CUDA	MIT	Implementação legível com uma derivação escrita da matemática
3d-gaussian-splatting	Python/CUDA	MIT	Reimplementação compacta
gaussian_splatting_3d	Python/CUDA		Reimplementação comunitária precoce
My-exp-Gaussians	Python/CUDA		Aprimora a capacidade dos gaussianos 3D de modelar cenas complexas
360-gaussian-splatting	Python		Treina splats diretamente a partir de imagens 360°
2D Gaussian Splatting	Jupyter	MIT	Passo a passo em notebook do gaussian splatting 2D
DGSO	Python	MIT	Transferência de estilo aplicada durante a otimização gaussiana
3D-Gaussian-Splatting-Reconstruction	Python	Apache-2.0	Implementação pura em PyTorch a partir de entrada de vídeo — sem compilação CUDA, suporta backends CPU/NVIDIA GPU, com estimador de pose e GUI integrados
MetalSplat	PyTorch/Metal	MIT	Implementação baseada em Metal para GPUs Apple Silicon no PyTorch com compilação automática de kernels em tempo de execução

Frameworks

• Pointrix - Renderização diferenciável baseada em pontos
• msplat - Biblioteca modular de rasterização gaussiana diferenciável
• GauStudio - Framework unificado com múltiplas implementações
• DriveStudio - Framework de reconstrução de cenas urbanas
• GSCodecStudio - Compressão e splattings dinâmicos
• gaussian-splatting-lightning - Algoritmos derivados mais um visualizador web interativo

Visualizadores e suporte a motores de jogo

Motores de jogo

• Plugin do Unity
• Plugin do Unity (gsplat-unity)
• Plugin do Unity (DynGsplat-unity) - Para splattings dinâmicos
• Plugin do Unreal (MLSLabsGaussianSplattingRenderer-UE)
• Plugin do Unreal (XScene-UEPlugin)
• Motor PlayCanvas
• Plugin do Godot (gdgs) - Plugin de renderização 3DGS em tempo real para Godot 4.3+

Visualizadores web

WebGL

• Splat Viewer
• Gauzilla
• Visualizador interativo
• GaussianSplats3D
• gsplat.js
• A-Frame
• splaTV - Visualizador para gaussianos 4D, com uma demonstração ao vivo
• Visualizador WebRTC

WebGPU

• Visualizador EPFL
• WebGPU Splat
• gaussian-splatting-webgpu
• SuperSplat Viewer - Visualizador splat de alto desempenho
• Visualizador de Modelos PlayCanvas - Visualizador para ativos glTF e 3DGS

Visualizadores de desktop

• 3DGS.cpp - Renderizador C++/Vulkan para Windows, macOS, Linux, iOS e visionOS
• vkgs - Renderizador C++/Vulkan multiplataforma
• splatviz - Edite o código de renderização em tempo de execução ou exiba várias cenas de uma vez
• OpenGL Viewer - Visualizador PyOpenGL, também com backend CUDA oficial
• Taichi Viewer - Renderizador com capacidade de benchmark
• DearGaussianGUI
• LiteViz-GS
• Nerfstudio Viser
• Nerfstudio (branch gaussian_splatting)
• Visualizador Jupyter notebook

Aplicativos nativos

• Complemento do Blender
• Complemento do Blender (KIRI)
• Complemento do Blender (404—GEN)
• Renderizador de viewport do Houdini - Implementação HDK/GLSL de Gaussian Splatting no Houdini
• Visualizador iOS Metal
• Suporte VR (OpenXR)
• Suporte ROS2
• Splat Local - Pipeline de vídeo para 3DGS executado totalmente localmente no Apple Silicon (poses COLMAP/GLOMAP, treinamento nativo Metal via Brush), com pontos de verificação de treinamento transmitidos ao vivo para um visualizador no navegador

Ferramentas e utilitários

Processamento de dados

• Kapture - Formato de dados unificado para localização visual
• Recortador de imagens Kapture - Recortador de imagens não distorcidas para remover bordas pretas
• Conversor 3DGS - Ferramenta de conversão de formato
• Editor de nuvem de pontos - Edição de nuvem de pontos baseada na web
• Conversor SPZ - Ferramenta de conversão SPZ
• Conversor gsbox - Ferramenta de conversão PLY SPLAT SPZ SPX
• SplatTransform - Ferramenta CLI e biblioteca Node/navegador para converter e editar splats, lê PLY, SOG, SPZ, SPLAT, KSPLAT e LCC/LCC2, escreve PLY, SOG, SPZ, GLB, CSV, LOD e WebP
• GaussForge - Conversão baseada em C++/WASM entre PLY, SPZ, SPLAT e KSPLAT
• SpectacularAI - Scripts de conversão para diferentes convenções 3DGS
• VGGT Factor Refinement - Pipeline sem COLMAP usando VGGT + grafo de fatores, de vídeo para saída no formato COLMAP
• splatreg - Registro de splats instalável via pip: alinha e mescla dois scans 3DGS em um mesmo quadro SE(3)/Sim(3) (recupera a escala), API CLI + PyTorch pura, sem gizmo manual
• AURA - Confiança calibrada por splat para ativos 3DGS: rótulos de confiabilidade leave-out, calibração isotônica e um certificado de poda conforme livre de distribuição com uma escada LOD certificada; exporta via glTF/OpenUSD/SPZ (pip install aura-splat)
• Open Reality - Do vídeo do celular para uma cena 3D (baseado em VGGT-SLAM, exportação de splat com refinamento gsplat opcional) que um assistente de IA pode consultar via MCP: medições, planos de piso e parede, planejamento de caminho, lista de objetos, exportações de treinamento de robôs; auto-hospedável

Ferramentas de desenvolvimento

• GSOPs para Houdini - Ferramentas de integração com Houdini
• camorph - Conversão de parâmetros de câmera
• SuperSplat - Editor 3DGS gratuito, de código aberto e baseado no navegador, com publicação em um clique

Recursos de aprendizagem

Posts de blog

• Introdução ao 3DGS - Guia do HuggingFace
• Visão geral abrangente do Gaussian Splatting
• Muito boa (técnica) introdução ao 3D Gaussian Splatting
• Gaussian Splatting é bem legal
• Tornando os Gaussian Splats menores
• Tornando os Gaussian Splats ainda menores
• Comprimindo Gaussian Splats
• PlayCanvas abre o SOG como código aberto - Spatially Ordered Gaussians, um formato supercomprimido baseado em WebP, de 15 a 20 vezes menor que PLY
• Detalhes de implementação - Mergulho técnico
• Fundamentos matemáticos - Explicação teórica
• Detalhes matemáticos dos passos direto e reverso
• Implementação PyTorch - Implementação curada do Vanilla 3DGS em PyTorch
• NeRFs vs. 3DGS
• Gaussian Head Avatars: um resumo
• 3D em geoespacial: NeRFs, Gaussian Splatting e computação espacial
• Guia de captura - Tutorial de captura de imagens
• Discussão sobre o formato universal gs

Palestras

• Gaussian Splats: prontos para padronização? - Metaverse Standards Forum 28/01/2025
• Guia de integração com Unity - Metaverse Standards Forum 06/05/2025

Tutoriais em vídeo

• Primeiros passos (Windows)
• Explicação em dois minutos
• Explicação 3DGS do Computerphile
• Gaussian Splats Town Hall - Parte 2
• Introdução ao gaussian splatting (e plugin do Unity)
• Tutorial Jupyter

Canais do YouTube

• LichtFeld Studio - Tutoriais, explicações de lançamentos e atualizações de desenvolvimento para o LichtFeld Studio

Créditos

• Obrigado a Leonid Keselman por me informar sobre a publicação do artigo “Real-time Photorealistic Dynamic Scene Representation and Rendering with 4D Gaussian Splatting”.
• Obrigado a Eric Haines por sugerir o visualizador Jupyter notebook, o tutorial do Windows e por corrigir hifenações e outros problemas de texto.
• Obrigado a Henry Pearce por manter as contribuições.
• Yehe Liu