要約
このレポートは、Kerblらによって提案された、効率的な微分可能ガウススプラッティングのためのモジュラーツールボックスであるgsplatライブラリの数学的な詳細を提供します。実用的な使用と開発を容易にするために、ラスタライゼーションにおけるフォワードパスとバックワードパスの各コンポーネントを公開するユーザーフレンドリーなPython APIをgithub.com/nerfstudio-project/gsplatで提供しています。
要約(オリジナル)
This report provides the mathematical details of the gsplat library, a modular toolbox for efficient differentiable Gaussian splatting, as proposed by Kerbl et al. It provides a self-contained reference for the computations involved in the forward and backward passes of differentiable Gaussian splatting. To facilitate practical usage and development, we provide a user friendly Python API that exposes each component of the forward and backward passes in rasterization at github.com/nerfstudio-project/gsplat .
arxiv情報
著者 | Vickie Ye,Angjoo Kanazawa |
発行日 | 2023-12-04 18:50:41+00:00 |
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