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]

课程核心观点 - 3D高斯泼溅技术领域技术迭代速度极快，涵盖静态重建、动态重建、表面重建及前馈模型等多个方向[1] - 行业存在理论与实践结合的学习门槛，缺乏系统化的学习路径[1] - 课程旨在提供从原理到实战的完整3DGS技术栈学习方案，由工业界算法专家讲授[1] 课程大纲与内容 - **第一章：背景知识**：涵盖计算机图形学基础、三维空间表达、渲染管线及3DGS开发工具如COLMAP、Gsplat，并设置基于3D Real Car模型的实战作业[5] - **第二章：原理和算法**：深入讲解3DGS原理、核心伪代码及动态重建、表面重建等前沿算法，实战采用英伟达开源3DGRUT框架[6] - **第三章：自动驾驶应用**：聚焦Street Gaussian、OmniRe、Hierarchy UGP三篇工作，实战使用DriveStudio平台[7] - **第四章：研究方向**：探讨COLMAP扩展、深度估计、Relighting等方向，分析其工业界应用与学术前景[8] - **第五章：前馈3DGS**：梳理前馈模型发展历程与原理，讲解AnySplat和WorldSplat等最新算法[9] - **第六章：答疑交流**：通过线上形式讨论行业岗位需求、技术痛点等开放性问题[10] 课程安排与面向人群 - 课程为期两个半月，采用离线视频教学结合VIP群答疑模式，章节从12月1日起分阶段解锁[12] - 面向具备GPU算力、计算机图形学基础、Python/PyTorch能力的学习者，目标人群覆盖实习、校招、社招阶段[14] - 讲师为QS20硕士，现任Tier1厂商算法专家，拥有三维重建及自动驾驶仿真引擎开发经验[2]