3D高斯泼溅技术趋势与课程内容 - 3D高斯泼溅技术正逐步取代神经辐射场技术，因其技术实现相对更容易[2] - 该技术已获得广泛应用，尤其是前馈式3D高斯泼溅技术近期备受关注[3] 课程结构与学习路径 - 课程共分六章，从背景知识到前沿研究方向系统展开[6][7][8][9][10][11] - 课程采用离线视频教学，配合VIP群答疑与三次线上交流，学习周期预计两个半月[13] - 课程内容设计耗时两个月，旨在提供从理论到实战的完整学习路线图[3] 核心技术模块详解 - 第一章：涵盖计算机图形学基础，包括三维空间表达、渲染管线及光线追踪，并介绍COLMAP、Gsplat等主流开发工具，附带基于3D Real Car的实践作业[6] - 第二章：深入讲解3D高斯泼溅原理、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的3DGRUT框架[7] - 第三章：聚焦自动驾驶仿真重建，解析Street Gaussian、OmniRe及Hierarchy UGP等关键工作，实战选用DriveStudio框架[8] - 第四章：探讨COLMAP扩展、深度估计及重照明等重要研究方向，并分析其工业应用与学术前景[9] - 第五章：梳理前馈式3D高斯泼溅的发展历程与原理，讲解AnySplat和WorldSplat等最新算法[10] 讲师背景与课程特色 - 讲师Chris拥有QS前20大学硕士学位，现任某Tier1厂商算法专家，在端到端仿真、多模态大模型及三维重建领域具备丰富经验[3] - 课程提供与学术界及工业界同行持续交流的机会，旨在帮助学员掌握完整技术栈并提升就业竞争力[15] - 课程设有早鸟优惠，名额仅限20名[3][16] 目标学员与先决条件 - 课程面向希望入门或深化3D高斯泼溅技术的学习者，对实习、校招及社招均有助益[15] - 学员需自备GPU，推荐算力在RTX 4090及以上[15] - 学员需具备计算机图形学基础、对视觉重建等相关技术有一定了解，并掌握Python与PyTorch编程[15]