Linketic/CityGaussian

解決的問題

CityGaussian 解決了使用高斯點陣（Gaussian Splatting）重建高品質、大規模 3D 景觀（例如城市級環境）的挑戰。克服處理龐大資料集時的記憶體成本與 GPU 資源限制問題，同時提升幾何準確度與渲染速度。

工作原理

本專案實作一系列方法（V1 與 V2），利用高斯點陣進行場景重建。關鍵機制包括：

• 多 GPU 重建：一種可控制記憶體開銷的系統，將重建過程分散至多個 GPU 上。
• 模型分割：對資料進行分析並分配至特定模型分區，以處理大規模場景。
• 聯合優化：支援聯合相機位姿與 3DGS 優化，特別適用於不精確的相機位姿資料（例如 VGGT-X 等 3D 基礎模型的輸出結果）。
• 網格提取：整合 2DGS 風格的網格提取技術，將高斯表示轉換為幾何網格。

適用對象

本工具專為從事 3D 計算機視覺、城市規劃與數位雙生建構的研究人員與開發者設計，適用於需要從影像中實際重建大規模真實世界環境的場景。

核心亮點

• 可擴展基礎設施：支援多 GPU 重建，無 GPU 數量限制。
• 幾何準確度：聚焦於幾何上精確的重建，如 CityGaussianV2 所強調者。
• 靈活優化：支援對雜訊較大的 COLMAP 結果進行聯合位姿與 3DGS 優化。
• 整合工具鏈：包含 Web 查看器、軌跡對齊渲染與網格影片生成功能。