文章核心观点 - 3D高斯泼溅（3DGS）技术，特别是前馈式3DGS（Feed-Forward GS），正成为自动驾驶、医疗、虚拟现实和游戏等领域的新兴重要技术栈 [2] - 场景重建或世界模型是行业急需攻克的关键场景，其中自动驾驶的业内闭环是核心痛点 [4] - 为满足行业需求，推出了《3DGS理论与算法实战教程》，旨在系统性地讲解从原理到实战的知识，帮助学习者全面掌握3DGS技术栈 [6] 技术应用与行业需求 - 3DGS技术已在多个领域获得广泛应用，主流技术方向包括2DGS、3DGS、4DGS和前馈GS [2] - 自动驾驶行业对场景重建和世界模型有迫切需求，业内闭环是真正的技术痛点 [4] - 传统三维重建领域也存在技术升级的刚需 [4] 课程内容与结构 - 课程核心算法涵盖静态重建3DGS、动态重建4DGS、表面重建2DGS、前馈式3DGS以及量产问题讨论 [6] - 课程设计思路是从计算机图形学基础讲起，逐步深入到3DGS原理、自动驾驶应用及前沿研究方向 [10][11][12][13][14] - 课程包含六个章节：3DGS背景知识、原理算法、自动驾驶应用、研究方向、前馈式3DGS及答疑讨论 [10][11][12][13][14][15] - 课程采用离线视频教学，配合VIP群内答疑和三次线上答疑，学习周期预计两个半月 [17] 课程具体章节重点 - 第一章重点讲解计算机图形学基础，包括三维空间表达、渲染管线及3DGS开发工具如SuperSplat、COLMAP和Gsplat [10] - 第二章深入讲解3DGS原理、核心伪代码及动态重建、表面重建等算法，实战部分使用英伟达开源3DGRUT框架 [11] - 第三章聚焦自动驾驶仿真重建，重点分析Street Gaussian、OmniRe和Hierarchy UGP三篇工作，实战使用DriveStudio [12] - 第四章探讨3DGS重要研究方向，包括COLMAP扩展、深度估计及Relighting，并分析其工业界应用与学术前景 [13] - 第五章梳理前馈式3DGS的发展历程与原理，讲解AnySplat和WorldSplat等最新算法 [14] 目标人群与学习收获 - 课程面向具备一定计算机图形学基础、了解视觉重建技术、并拥有Python和PyTorch基础的学习者 [19] - 学习者需自备GPU，推荐算力在RTX 4090及以上 [19] - 学后收获包括掌握3DGS理论知识和技术栈、熟悉算法开发框架、并能与学术界及工业界同行持续交流 [19]