gsplat : Une bibliothèque open-source pour la projection gaussienne.

gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting

September 10, 2024

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

cs.AI

Résumé

gsplat est une bibliothèque open-source conçue pour l'entraînement et le développement des méthodes de Gaussian Splatting. Elle propose une interface avec des liaisons Python compatibles avec la bibliothèque PyTorch et un noyau CUDA hautement optimisé. gsplat offre de nombreuses fonctionnalités qui améliorent l'optimisation des modèles de Gaussian Splatting, notamment des améliorations d'optimisation pour la vitesse, la mémoire et les temps de convergence. Les résultats expérimentaux montrent que gsplat permet d'atteindre jusqu'à 10% de temps d'entraînement en moins et 4 fois moins de mémoire que l'implémentation originale. Utilisée dans plusieurs projets de recherche, gsplat est activement maintenue sur GitHub. Le code source est disponible sur https://github.com/nerfstudio-project/gsplat sous la licence Apache 2.0. Nous accueillons favorablement les contributions de la communauté open-source.

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.