My-exp-Gaussian 项目亮点解析

1. 项目基础介绍

My-exp-Gaussian 是一个开源项目，旨在对 vanilla 3D Gaussians 进行修改和优化，以更好地模拟各向异性高光。该项目并非基于某篇论文的实现，而是早期尝试使用 3D-GS 模拟高光效果的探索。项目作者在完成大量优化后，已将最终代码和论文发布在另一个仓库中。

2. 项目代码目录及介绍

项目的主要代码目录如下：

• arguments: 存储命令行参数的文件。
• assets: 存储项目所需的资源文件。
• gaussian_renderer: 实现高斯渲染器的相关代码。
• lpipsPyTorch: 用于计算图像感知损失的 PyTorch 实现。
• scene: 存储场景相关的数据。
• submodules: 存储项目依赖的子模块。
• utils: 存储项目所需的工具类代码。
• convert.py: 实现数据转换的脚本。
• full_eval.py: 实现完整评估的脚本。
• metrics.py: 实现指标计算的脚本。
• render.py: 实现渲染的脚本。
• train.py: 实现训练的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

3. 项目亮点功能拆解

• 数据转换：项目提供了 convert.py 脚本，用于将数据转换为项目所需的格式。
• 训练：项目通过 train.py 脚本实现了模型的训练，并支持命令行参数配置。
• 渲染：项目通过 render.py 脚本实现了基于 3D-GS 的高光渲染。
• 评估：项目通过 metrics.py 脚本实现了对渲染结果的定量评估。

4. 项目主要技术亮点拆解

• 各向异性高光模拟：项目对 vanilla 3D Gaussians 进行了修改，以更好地模拟各向异性高光效果。
• 性能优化：项目在去除正常向量后，训练速度和渲染帧率有了显著提升。
• 开源实现：项目提供了完整的开源代码，使得其他研究者可以方便地复现和进一步优化。

5. 与同类项目对比的亮点

• 对比效果：在 NeRF 数据集上进行的评估显示，My-exp-Gaussian 在某些场景下实现了比其他基于 3D Gaussians 的方法更好的渲染指标。
• 功能丰富：项目不仅实现了渲染，还提供了数据转换、训练和评估等功能，方便用户进行全流程的实验。
• 社区活跃：项目在 GitHub 上拥有较高的关注度和活跃的社区，有利于后续的维护和优化。