gsplat: Библиотека с открытым исходным кодом для гауссовского сглаживания

gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting

September 10, 2024

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

cs.AI

Аннотация

gsplat - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная для обучения и разработки методов гауссовского сглаживания. Она включает в себя фронтенд с привязками к Python, совместимыми с библиотекой PyTorch, и бэкенд с высокооптимизированными ядрами CUDA. gsplat предлагает множество функций, которые улучшают оптимизацию моделей гауссовского сглаживания, включая улучшения оптимизации для скорости, памяти и времени сходимости. Экспериментальные результаты показывают, что gsplat достигает до 10% меньшего времени обучения и в 4 раза меньшего использования памяти по сравнению с оригинальной реализацией. Используется в нескольких исследовательских проектах, gsplat активно поддерживается на GitHub. Исходный код доступен по адресу https://github.com/nerfstudio-project/gsplat под лицензией Apache 2.0. Мы приветствуем вклады от сообщества с открытым исходным кодом.

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.