gsplat: Eine Open-Source-Bibliothek für Gauß'sches Splatting

gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting

September 10, 2024

Autoren: Vickie Ye, Ruilong Li, Justin Kerr, Matias Turkulainen, Brent Yi, Zhuoyang Pan, Otto Seiskari, Jianbo Ye, Jeffrey Hu, Matthew Tancik, Angjoo Kanazawa

cs.AI

Zusammenfassung

gsplat ist eine Open-Source-Bibliothek, die für das Training und die Entwicklung von Gaussischem Splatting konzipiert ist. Sie verfügt über ein Front-End mit Python-Bindungen, die mit der PyTorch-Bibliothek kompatibel sind, und ein Back-End mit hochgradig optimierten CUDA-Kernels. gsplat bietet zahlreiche Funktionen, die die Optimierung von Gaussischen Splatting-Modellen verbessern, darunter Optimierungen für Geschwindigkeit, Speicher und Konvergenzzeiten. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass gsplat bis zu 10 % kürzere Trainingszeiten und 4-fach weniger Speicher als die Originalimplementierung erreicht. In mehreren Forschungsprojekten eingesetzt, wird gsplat aktiv auf GitHub gepflegt. Der Quellcode ist unter der Apache-Lizenz 2.0 unter https://github.com/nerfstudio-project/gsplat verfügbar. Wir begrüßen Beiträge aus der Open-Source-Community.

English

gsplat is an open-source library designed for training and developing Gaussian Splatting methods. It features a front-end with Python bindings compatible with the PyTorch library and a back-end with highly optimized CUDA kernels. gsplat offers numerous features that enhance the optimization of Gaussian Splatting models, which include optimization improvements for speed, memory, and convergence times. Experimental results demonstrate that gsplat achieves up to 10% less training time and 4x less memory than the original implementation. Utilized in several research projects, gsplat is actively maintained on GitHub. Source code is available at https://github.com/nerfstudio-project/gsplat under Apache License 2.0. We welcome contributions from the open-source community.