gsplat: Una libreria open-source per lo splatting gaussiano

gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting

September 10, 2024

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

cs.AI

Abstract

gsplat è una libreria open-source progettata per addestrare e sviluppare metodi di Gaussian Splatting. Presenta un'interfaccia con binding in Python compatibile con la libreria PyTorch e un back-end con kernel CUDA altamente ottimizzati. gsplat offre numerose funzionalità che migliorano l'ottimizzazione dei modelli di Gaussian Splatting, tra cui miglioramenti dell'ottimizzazione per velocità, memoria e tempi di convergenza. I risultati sperimentali dimostrano che gsplat raggiunge fino al 10% di tempo di addestramento inferiore e 4 volte meno memoria rispetto all'implementazione originale. Utilizzato in diversi progetti di ricerca, gsplat è attivamente mantenuto su GitHub. Il codice sorgente è disponibile su https://github.com/nerfstudio-project/gsplat con licenza Apache 2.0. Accogliamo con favore i contributi dalla comunità 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.