Feed-forward 3DGS,正在吸引业内更多的关注......
自动驾驶之心·2025-12-02 08:03

3D高斯泼溅技术趋势与行业动态 - 特斯拉在ICCV的分享引发了行业对3D高斯泼溅技术的广泛关注,其引入被视为一大亮点[2] - 行业普遍共识是引入前馈式3DGS来重建场景并利用生成技术生成新视角,多家公司已开放相关招聘[2] - 3DGS技术迭代速度极快,已从静态重建3DGS发展到动态重建4DGS、表面重建2DGS以及前馈式3DGS[4] 3D高斯泼溅技术课程核心内容 - 课程旨在提供从原理到实战的完整3DGS学习路线图,覆盖点云处理、深度学习理论及实时渲染、代码实战[4] - 课程由工业界算法专家设计,历时两个月,目标是帮助学员全面掌握3DGS技术栈[4] 课程讲师背景 - 讲师Chris拥有QS20高校硕士学位,现任某Tier1厂商算法专家[5] - 其研究方向包括端到端仿真、多模态大模型、世界模型等前沿算法的预研与量产[5] - 曾参与全球顶级主机厂的仿真引擎及工具链开发,具备丰富的三维重建实战经验[5] 课程大纲详解 - 第一章:背景知识:概述计算机图形学基础,包括三维空间的隐式与显式表达、渲染管线、光线追踪、辐射场渲染,并解释其与3DGS的联系,介绍COLMAP、Gsplat等开发工具,设置基于3D Real Car训练模型及使用SuperSplat移除杂点的作业[8] - 第二章:原理和算法:详细梳理3DGS原理及核心伪代码,讲解动态重建、表面重建、鱼眼重建和光线追踪的经典与最新算法,实战选用英伟达开源的3DGRUT框架[9] - 第三章:自动驾驶应用:聚焦自动驾驶仿真重建,重点讲解浙大Street Gaussian、上交OmniRe和浙大Hierarchy UGP三篇工作,实战选用学术界与工业界广泛使用的DriveStudio框架[10] - 第四章:重要研究方向:探讨COLMAP扩展、深度估计及Relighting等3DGS重要研究方向,分享其在工业界的应用价值与学术探索前景[11] - 第五章:前馈式3DGS:梳理前馈式3DGS的发展历程与算法原理,讲解最新的AnySplat和WorldSplat算法工作[12] - 第六章:答疑讨论:通过线上交流形式,组织VIP群内答疑,讨论3DGS岗位需求、行业痛点及开放性问题[13] 课程安排与面向人群 - 课程开课时间为12月1日,预计两个半月结课,采用离线视频教学,辅以VIP群答疑及三次线上答疑[15] - 课程章节按计划解锁:第一章于12月1日,第二章于12月7日,第三章于1月7日,第四章于1月21日,第五章于2月4日[15] - 课程面向具备一定计算机图形学、视觉重建、NeRF、3DGS技术基础,以及概率论、线性代数、Python和PyTorch语言基础的学员[17] - 学员需自备GPU,推荐算力在RTX 4090及以上[17] 学员预期收获 - 掌握3DGS完善的理论知识及相关技术栈[17] - 掌握3DGS算法开发框架,能够训练开源模型[17] - 获得与学术界及工业界同行持续交流的机会[17] - 所学知识对实习、校招、社招均有助益[17]