3DGS技术发展现状与市场需求 - 3DGS技术迭代速度远超想象 已从静态重建3DGS、动态重建4DGS、表面重建2DGS发展到前馈式3DGS[1] - 该领域在学术界和工业界均受到高度重视 但学习者面临缺乏系统学习路径的挑战[1] 课程内容与结构设计 - 课程旨在提供从原理到实战的系统学习路线图 全面覆盖3DGS技术栈[1] - 课程大纲共分六章 从背景知识、核心原理到前沿研究方向及行业应用 循序渐进[3] - 课程采用离线视频教学 配合VIP群答疑及三次线上集中答疑[12] - 课程进度安排明确 自12月1日开课 预计两个半月结课 各章节按计划解锁[12] 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、光线追踪及辐射场渲染 并介绍COLMAP、Gsplat等主流开发工具 附带基于3D Real Car的训练实战作业[5] - **第二章**：深入讲解3DGS原理与核心算法伪代码 覆盖动态重建、表面重建、鱼眼重建及光线追踪的经典与最新算法 实战采用英伟达开源3DGRUT框架[6] - **第三章**：聚焦自动驾驶仿真重建 解析Street Gaussian、OmniRe及Hierarchy UGP三篇核心工作 实战使用学术界与工业界广泛采用的DriveStudio[7] - **第四章**：探讨COLMAP扩展、深度估计及重光照等3DGS重要研究方向 并分析其工业界应用与学术前景[8] - **第五章**：梳理前馈式3DGS的发展历程与算法原理 重点讲解AnySplat和WorldSplat两篇最新算法工作[9] 课程附加价值与面向人群 - 课程包含线上答疑讨论环节 将探讨3DGS岗位需求、行业痛点及开放性问题[10] - 课程面向具备一定计算机图形学、视觉重建、概率论、线性代数及Python/PyTorch基础的学习者[14] - 学习者需自备GPU 推荐算力在4090及以上[14] - 完成课程后 学习者将掌握3DGS完善的理论知识、技术栈及算法开发框架 并能与学界及业界同行持续交流 对实习、校招和社招均有助益[14] 讲师背景与课程推广 - 讲师Chris为QS前20院校硕士 现任某Tier1厂商算法专家 从事端到端仿真、多模态大模型及世界模型等前沿算法预研与量产 拥有丰富的三维重建实战经验[2] - 课程提供早鸟优惠 名额仅限30名[2]