HKUST-SAIL/Gaussian-Splatting-with-Stochastic-Solids

解决的问题

此项目解决了 Gaussian Splatting 中几何结构定位的挑战，能够从 3D 高斯表示中提取高质量网格。其目标是相较于标准的 Gaussian Splatting 技术，提升重建表面的准确度。

运作原理

该系统利用“随机实体（Stochastic Solids）”来强化 Gaussian Splatting 的几何结构。它整合了多项先进组件以优化重建过程，包括：

• 来自 2DGS 和 PGSR 的损失函数项。
• 来自 GOF (Gaussian Opacity Fields) 的致密化策略。
• 来自 Mip-Splatting 的滤波器。
• 用于改善渲染效果的可选球形高斯（Spherical Gaussian）外观模型。
• 使用 Marching Tetrahedra (通过 CGAL) 的网格提取过程，将学习到的表示转换为可用的 3D 网格。

适用对象

此工具专为从事 3D 场景重建、新视角合成以及基于点云表示进行高保真网格提取的计算机视觉与图形学研究人员及开发者所设计。

特色亮点

• 支持通过 Marching Tetrahedra 进行高质量网格提取。
• 兼容于 DTU 和 Tanks and Temples 等标准数据集。
• 整合多种用于几何定位与外观建模的先进技术。
• 提供基于 SIBR 框架的专用查看器，用于可视化结果。