gsplat: Una biblioteca de código abierto para la dispersión gaussiana

gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting

September 10, 2024

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

cs.AI

Resumen

gsplat es una biblioteca de código abierto diseñada para entrenar y desarrollar métodos de Splatting Gaussiano. Cuenta con una interfaz con enlaces a Python compatibles con la biblioteca PyTorch y un núcleo con CUDA altamente optimizado. gsplat ofrece numerosas características que mejoran la optimización de modelos de Splatting Gaussiano, que incluyen mejoras de optimización para velocidad, memoria y tiempos de convergencia. Los resultados experimentales demuestran que gsplat logra hasta un 10% menos de tiempo de entrenamiento y 4 veces menos memoria que la implementación original. Utilizado en varios proyectos de investigación, gsplat se mantiene activamente en GitHub. El código fuente está disponible en https://github.com/nerfstudio-project/gsplat bajo la Licencia Apache 2.0. Agradecemos las contribuciones de la comunidad de código abierto.

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.