gsplat: 가우시안 스플래팅을 위한 오픈 소스 라이브러리

gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting

September 10, 2024

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

cs.AI

초록

gsplat은 가우시안 스플래팅 방법을 훈련하고 개발하기 위해 설계된 오픈 소스 라이브러리입니다. 이는 PyTorch 라이브러리와 호환되는 Python 바인딩을 갖춘 프론트엔드와 고도로 최적화된 CUDA 커널을 갖춘 백엔드를 특징으로 합니다. gsplat은 가우시안 스플래팅 모델의 최적화를 향상시키는 다양한 기능을 제공하며, 속도, 메모리 및 수렴 시간에 대한 최적화 개선을 포함합니다. 실험 결과는 gsplat이 원래 구현보다 최대 10% 더 적은 훈련 시간과 4배 더 적은 메모리를 달성한다는 것을 보여줍니다. 여러 연구 프로젝트에서 활용되며, GitHub에서 적극적으로 유지보수되고 있습니다. 소스 코드는 Apache License 2.0 하에 https://github.com/nerfstudio-project/gsplat에서 제공됩니다. 오픈 소스 커뮤니티로부터의 기여를 환영합니다.

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.