3D高斯潑濺的案例
3D Gaussian Splatting從入門到精通——純PyTorch實現（全套案例） ￥30
在本課程中，你將深入探索3D高斯潑濺這一尖端神經渲染技術，親手實踐每個環節：
- 解析COLMAP輸出以獲取相機姿態和稀疏重建結果
- 理解并實現作為場景表示的3D高斯基元
- 構建可訓練的神經渲染流水線，建模視角相關輻射
- 編寫高斯潑濺的訓練循環與優化策略
- 創建實時可微分渲染器，生成照片級真實感圖像
- 探索復雜3D數據的可視化技術
本課程非常適合以下人群：
- 希望深入理解3D高斯潑濺算法細節的研究人員、研究生和開發者
- 對神經渲染感興趣，或希望從零實現高級3D視覺技術的Python/PyTorch開發者
- 希望避開CUDA密集型代碼庫，轉而構建清晰、可修改的實驗流水線的人士
- 在計算機視覺、圖形學或AI領域工作，希望探索或擴展3DGS方法用于研究或原型開發的個體
- 熟悉NeRF或類似方法，希望了解3DGS如何與之比較以及為何在速度和質量上表現更優的學習者
你需要具備：
- Python編程技能
- 熟悉PyTorch和NumPy
課程結束時，你將擁有一個完整可運行的3D高斯潑濺實現，可用于修改、擴展，并作為你自己研究或項目的基礎。
展開 Nerf和3DGS神經重建技術在自動駕駛模擬中的應用
然而，實現閉環評估需要一個能夠準確代表真實世界場景的3D環境。雖然這些3D環境可以由3D設計工程師手工構建，但這種方案很難解決Sim2Real的差距并且在可擴展方面存在一定的局限性。為此，本文為您介紹神經重建如何打破限制，在自動駕駛模擬中的具體應用。</p><h2>一、神經渲染——彌合差距</h2><p>神經渲染可以利用深度學習技術來緩解這個問題，它可以從一個新的視角上逼真地渲染靜態（和動態）環境。當然這種方法也存在一定的優劣點：</p><h3>1、優點：</h3><p>（1）高保真的仿真質量：神經渲染可以產生幾乎和現實無異的場景，增強現實感。</p><p>（2）數據驅動和可擴展：這種方法具有可擴展性，使其適用于實時應用（如3D高斯潑濺）。</p><h3>2、缺點：</h3><p>（1）分布外的對象：神經渲染很難將分布外（即以前未見過的）的對象插入 3D 環境中。</p><p>（2）偽影對動態物體的影響：偽影可能會影響動態物體的外觀。</p><p>（3）幾何不一致：在深度預測中，可能會出現幾何不一致。</p><h2>二、現有生成模型的挑戰</h2><p>目前的生成模型能夠創建高度逼真的圖像和視頻，但它們在幾個方面存在不足，例如:</p><p>（1）僅 2D 信息：這些模型不提供 3D 信息，僅在 2D 圖像空間中操作。</p><p>（2）射影幾何的空白：更多內容請參見https://arxiv.org/abs/2311.17138</p><p>（3）有限的傳感器模態:這些模型不能用于生成其他傳感器模態(例如，激光雷達)。</p><p>總之，當前的生成模型不適合汽車級驗證。</p><h2>三、康謀混合解決方案：集成式神經重建</h2><p>為了解決這些限制，aiSim5提供了一種混合方案。
展開 康謀分享 | aiSim5基于生成式AI擴大仿真測試范圍（終）
二、3DGS
1、3D高斯潑濺（3D Gaussian Splatting）
3DGS采用三維高斯分布來表示場景中的點云數據，每個點用一個具有均值和協方差的高斯函數來描述。通過光柵化渲染高斯函數，從而生成逼真的3D場景圖像。
2、優勢
優勢訓練時間短。
近似于實時的渲染。
提供高保真的輸出。
3、不足及主要挑戰
代碼庫友好度較低。相比于NeRFStudio，文檔的完善程度和易用性較低。
初始點云獲取需求高，需要精確的傳感器和復雜的數據處理流程，否則將會對3DGS的性能產生明顯的影響。
深度估計同樣不足，主要可能有幾個原因：在優化過程中傾向于獨立優化每個高斯點，導致在少量圖像下出現過擬合；由于缺乏全局的幾何信息，導致在大型場景下或復雜幾何結構重建時深度估計不準確；初始點云的深度信息不夠準確等。
相機模型支持受限。目前3DGS主要支持針孔相機模型，雖然理論上可以推導出其他相機模型的3DGS版本，但還需要后續的實驗驗證其有效性和準確性。
重建區域可擴展受限，主要是缺乏LiDAR覆蓋區域之外的幾何信息導致的不完整重建以及大型城市場景重建的大量計算。
集成和資源密集的挑戰，目前3DGS集成通常依賴Python接口；3DGS在運行時可能會占用大量的VRAM。
通過優化超參數和采用新方法，如Scaffold-GS，可能有助于減少內存需求，提高在大型場景下的處理能力。
展開 2026年，3DGS和世界模型，在自動駕駛仿真中的組合
回顧2025年，兩大仿真新技術快速走進公眾視野，分別是世界模型（World Model）與3DGS（3D Gaussian Splatting，3D高斯潑濺）。
關于世界模型，此前也寫了挺多科普文章，甚至發布了一些視頻效果，感興趣的小伙伴可以去搜了看看，本文就不展開了。
而關于3DGS，我則一直覺得很神秘，因此特地做了一些探索，甚至申請到了商用軟件來試用，因此本文就3DGS怎么嵌入到自動駕駛仿真流程中，做一些膚淺的探索。
一、3DGS與世界模型的路線差異
3DGS和世界模型，聽起來都很“高大上”。
雖然都是在做仿真，但在我看來是兩種截然不同的技術路線。本文不談公式和理論，我們盡量用通俗的語言快速理解其核心邏輯。
一句話總結世界模型：AI 構建的數字世界模擬器，復刻現實規律，能推演事件發展與結果。例如，向世界模型輸入一段視頻、圖片或文字描述，它就能自動生成后續連貫的視頻內容。
一句話總結3DGS：這是一種基于點云優化的3D高斯分布表征技術，可實現高保真動態三維場景的快速渲染。簡單來說，它是一種革新性的三維建模技術——使用者只需手持掃描設備對目標物體或場景掃描一圈，就能直接生成對應的三維模型（過程如下圖所示）。這種模型的細節紋理與真實世界高度貼合，使得整個仿真過程兼具高效性與逼真度，對傳統三維建模技術形成了降維打擊。
圖片來源：視頻號-扎克力
所以，你看出來了嗎？3DGS與世界模型屬于兩條截然不同的技術路線。
3DGS是在傳統仿真技術的基礎上，對三維建模環節進行革新，屬于“老樹開新花”的迭代升級；
世界模型則走的是AIGC技術路線，通過直接生成所需仿真數據，完全跳過三維建模步驟，屬于“大力出奇跡”的顛覆式創新。
前者，我愿稱之為基于規則的仿真，rule-based simulation。
展開 
3DGS技術詳解（一）：3DGS如何融合動態天氣與光照等環境因素？
這是由于傳統3D場景重建技術在面對復雜環境時常常力不從心：要么把雪花當成場景的一部分輸入進模型，要么在光照變化時直接失效。
近年來，3D高斯潑濺（3D Gaussian Splatting, 3DGS）技術的崛起，為這一困境帶來了革命性轉機。該技術不僅實現了近乎實時的逼真場景渲染，更在動態天氣建模、光照變化處理等關鍵領域取得突破性進展，正在重新定義自動駕駛仿真系統的能力邊界。
本文將系統梳理3DGS從靜態重建到動態環境建模的技術演進，并探討其在自動駕駛仿真中的實踐應用。
二、靜態重建到動態環境的技術演進
1、3DGS的核心機制與局限
3DGS用數百萬個3D高斯橢球體來表示場景，每個高斯體攜帶位置、協方差、不透明度和顏色信息。渲染時按深度排序投影到2D平面，通過alpha混合生成最終圖像。相比NeRF需要對每個像素進行耗時的體積渲染，3DGS的光柵化過程能充分利用GPU并行計算，實現實時渲染。
但原始3DGS有個致命缺陷：它假設場景靜態、光照恒定。這在博物館文物掃描中沒問題，但放到真實世界就行不通了。雪天拍攝的街景會把空中飄落的雪花、鏡頭上的水滴都當作場景固有特征學習進去，導致重建出的場景永遠"下著雪"。
2、天氣環境重建
真實世界的天氣環境重建需要攻克三個核心難題：天氣偽影的分離去除、動態天氣效果的逼真生成，以及移動光源下的場景重建。
展開 視覺重建到物理仿真，3DGS如何走向工程應用？
文章中，我們系統梳理了3D高斯潑濺（3DGS）如何突破靜態重建的局限，實現對動態天氣、移動光源等復雜環境因素的建模與仿真。這標志著3DGS已不再僅僅是“高保真場景重建工具”，而開始具備承載真實世界多變性的潛力。
然而，一個能夠以假亂真的視覺場景，對于自動駕駛仿真、數字孿生等工業應用而言，仍然只是起點。仿真系統的真正價值，在于提供一個“可交互、可驗證、可推演”的數字環境。這意味著，場景中的物體必須能夠響應碰撞、發生形變；表面材質需要符合物理光學規律，呈現真實的反射與光澤；環境光照也應支持動態變化，以模擬從正午到深夜、從晴天到雨霧的完整觀測條件。
過去兩年，圍繞3DGS的研究正迅速從“視覺重建”向“物理與光學表達”延伸。從為高斯賦予物理屬性的PhysGaussian，到精確建模鏡面反射的MirrorGaussian，再到支持動態重光照的GS^3——這些前沿工作共同指向一個趨勢：3DGS正在演化為一種更統一的場景表達技術，有潛力同時承載幾何、材質、運動與光照等多維信息，成為連接真實世界與工業仿真的新接口。
本文將聚焦這一演進趨勢，梳理3DGS在物理交互、反射建模與動態光照三大方向上的關鍵技術突破，并結合仿真軟件aiSim的工程實踐，探討這些能力如何被組織進一個穩定、可控的工業級驗證體系中，推動仿真從“視覺真實”走向“物理一致”。
二、從重建到表達
3DGS 的核心思想，是使用一組三維高斯對場景進行顯式表示，并通過可見性感知的 splatting 渲染，實現高質量的新視角合成。相較于傳統 NeRF，3DGS 在訓練效率、渲染速度以及細節保真度方面表現出明顯優勢，因此迅速成為三維重建與神經渲染領域的重要路線。
但 3DGS 的真正潛力，并不只體現在渲染效率上。
更關鍵的是，這種表示方式是顯式的、可編輯的，并且天然適合附加更多屬性。
展開 Abaqus高斯熱源3D打印熱力耦合模擬
Abaqus高斯熱源3D打印熱力耦合模擬
Abaqus移動加載高斯熱源子程序，適于焊接、3D打印領域 ￥2.5
Abaqus移動加載高斯熱源子程序，適于焊接、3D打印領域，fortran編制的子程序見“付費后”的附件中。
