高斯溅射

高斯溅射是一种现代光栅化技术，应用于计算机图形学和计算机视觉领域，用于从一组二维图像中重建逼真的三维场景。与依赖多边形网格的传统三维建模技术，或近期利用神经网络近似场景的AI技术（如 神经辐射场（NeRF）这类利用神经网络近似场景的方法，高斯飞溅技术将场景表示为数百万个三维高斯分布（椭球体）的集合。该方法能在保持卓越视觉保真度的同时实现高帧率实时渲染（通常超过100 FPS），有效解决了传统视图合成方法中的重大性能瓶颈。

高斯溅射的原理

核心思想在于显式而非隐式地表示三维空间。在典型的工作流程中，该过程始于通过一种称为运动构造（SfM）的技术，从一组照片生成的稀疏点云。该点云中的每个点随后被初始化为三维高斯分布。

在训练过程中，系统为每个高斯分布优化多个参数：

• 位置：场景中的三维坐标（X, Y, Z）。
• 协方差：决定椭球体的形状和旋转（例如，"溅射"的拉伸或倾斜程度）。
• 不透明度：高斯滤镜呈现的透明度或实心程度（alpha值）。
• 颜色： 采用球面谐波表示，使颜色随视角变化而改变，从而呈现逼真的反射与光照效果。

术语"splatting"指的是 光栅化 过程，即这些三维高斯函数被投影——或"展开"——到二维相机平面上形成图像。该 投影具有完全可微性，意味着可使用标准 梯度下降算法 来最小化渲染图像与原始真实照片之间的差异。

高斯喷溅与NeRF

虽然两种技术都旨在生成场景的新视角，但它们在架构和性能上存在根本差异。 NeRF（神经辐射场）将场景编码于神经网络的权重中。 渲染NeRF需要对每个帧进行数百万次网络查询（光线追踪），这在计算上既耗费资源又速度缓慢。

相比之下，高斯喷溅法采用显式表示（高斯函数列表）。这使其能够利用高效的基于瓦片的栅格化技术，类似于电子游戏渲染图形的方式。因此，高斯喷溅法的训练和渲染速度远快于神经光栅（NeRFs），使其更适用于消费级应用和实时推理场景。

实际应用

高斯溅射技术的速度与品质为各行各业开辟了新天地：

• 虚拟旅游与房地产：创作者可通过无人机或智能手机捕捉博物馆、历史遗迹或待售房屋的影像。高斯溅射技术让远程用户能在虚拟现实（VR）环境中以六自由度（6DoF）探索这些空间，观察传统摄影测量技术可能遗漏的精细细节——例如硬木地板上的光影反射。
• 汽车仿真： 开发自动驾驶汽车的公司需要海量数据来测试其感知算法。高斯渲染技术能通过传感器数据重建真实城市街区，创建逼真的仿真环境。在此类环境中，可Ultralytics 视觉模型，确保其在复杂三维场景中准确识别危险。

基于计算机视觉的喷涂预处理

要使高斯溅射技术有效运作，训练图像通常需要保持静态。源照片中的移动物体（如行人或车辆）会产生称为"漂浮物"的伪影。先进的处理流程会采用实例分割技术，在训练溅射模型前自动遮罩掉这些动态元素。

Ultralytics 支持团队管理数据集并训练模型，这些模型可协助完成预处理阶段的工作。以下是使用分割模型为3D重建数据集创建掩膜的操作示例：

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 segmentation model
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")

# Run inference on an image from the scan dataset
# Class 0 is 'person' in COCO - we mask them out to keep the scene static
results = model.predict("scan_frame_001.jpg", classes=[0])

# Save the generated mask to exclude the person from the 3D reconstruction
for result in results:
    result.save_masks("scan_frame_001_mask.png")

人工智能的意义与未来趋势

高斯喷溅技术标志着计算机视觉领域正转向混合方法，该方法融合了深度学习的可学习性与经典计算机图形的效率。这项技术正快速演进，研究人员正探索压缩文件大小（其体积可能庞大）的方法，并将其与生成式人工智能整合，以实现通过文本提示生成3D资产。 随着GPU等硬件加速器的持续升级，高斯溅射技术有望成为数字化捕捉与呈现真实世界的行业标准。