gsplat：ガウススプラッティングのためのオープンソースライブラリ

gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting

September 10, 2024

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

cs.AI

要旨

gsplatは、ガウススプラッティング手法のトレーニングと開発を目的としたオープンソースライブラリです。PythonバインディングとPyTorchライブラリと互換性のあるフロントエンドと、高度に最適化されたCUDAカーネルを備えたバックエンドが特徴です。gsplatには、ガウススプラッティングモデルの最適化を向上させる多数の機能が提供されており、速度、メモリ、収束時間の最適化改善が含まれています。実験結果によると、gsplatは元の実装よりもトレーニング時間を最大10%短縮し、メモリ使用量を4倍削減しています。いくつかの研究プロジェクトで利用されており、GitHubで積極的にメンテナンスされています。ソースコードはApache License 2.0の下でhttps://github.com/nerfstudio-project/gsplat で利用可能です。オープンソースコミュニティからの貢献を歓迎します。

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.