taichi_3d_gaussian_splatting

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做新视角合成或摄影测量的人，常常被官方3D高斯泼溅代码卡住——那套实现重度依赖CUDA，读起来费劲，改起来更头疼。这个项目用Taichi语言在纯Python环境下重写了同一套辐射场方法，代码清晰易读，同时还能保持实时渲染新视角的能力。训练时输入多视角图片、相机位姿和稀疏点云，通过可微光栅化器迭代，最终输出带逐点协方差和颜色信息的稠密点云。由于场景以点云形式存在，而不是神经体积，合并不同场景或物体变得非常直接，这是传统NeRF类算法很难做到的。对于想研究算法内部原理或调整训练流程的人来说，这是个不错的参考实现。不过目前它主要面向CUDA后端，运行速度比官方版本慢，更适合作为学习和原型验证的基础，而不是直接用于生产渲染。