https://github.com/hustvl/4DGaussians

[CVPR 2024] 4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering
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3d computer-vision cvpr2024 dynamic-scene gaussian-splatting graphics neural-network neural-rendering novel-view-synthesis radiance-field

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[CVPR 2024] 4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/hustvl/4DGaussians
• Owner: hustvl
• License: apache-2.0
• Created: 2023-10-03T03:26:33.000Z (over 2 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2024-10-27T04:07:37.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2025-03-13T12:03:11.200Z (over 1 year ago)
• Topics: 3d, computer-vision, cvpr2024, dynamic-scene, gaussian-splatting, graphics, neural-network, neural-rendering, novel-view-synthesis, radiance-field
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage: https://guanjunwu.github.io/4dgs/
• Size: 64.7 MB
• Stars: 2,497
• Watchers: 35
• Forks: 214
• Open Issues: 107
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE.md

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• awesome-gaussian-splatting - 💻 Code
• StarryDivineSky - hustvl/4DGaussians - Time Dynamic Scene Rendering项目旨在通过4D高斯点云技术实现动态场景的实时渲染。该项目基于高斯分布模型对三维空间和时间维度进行建模，能够高效处理动态物体的运动轨迹和场景变化。核心特色在于结合了高斯点云的密度优势与动态场景的时空连续性，通过优化点云密度和位置分布实现高质量实时渲染。其工作原理是将动态场景表示为高斯分布的集合，每个高斯点包含位置、尺度、方向和时间参数，通过实时更新点云状态并结合渲染算法生成动态图像。该方法相比传统动态场景渲染技术具有更高的效率和更优的视觉效果，尤其适用于需要实时交互的虚拟现实和增强现实应用。项目提供了完整的代码实现和训练流程，支持PyTorch框架，包含数据预处理、模型训练和渲染模块。用户可通过指定参数调整渲染质量与速度，适用于多种动态场景数据集。项目还提供了可视化工具和示例代码，方便快速上手和实验验证。该技术在保持高精度的同时显著降低了计算复杂度，为动态场景的实时渲染提供了新的解决方案。项目文档详细说明了算法原理、实验结果和应用场景，同时附有相关论文链接和演示视频，便于进一步研究和应用。该项目由HUST VL实验室开发，致力于推动实时动态场景渲染技术的发展，具有较高的学术价值和工程应用潜力。 (3D视觉生成重建 / 资源传输下载)
• 3d-resources - 4D Gaussian Splatting
• awesome-robot-vision - 4D Gaussians - time rendering of dynamic scenes; models temporal deformation of Gaussian primitives. | [GitHub](https://github.com/hustvl/4DGaussians) · [arXiv](https://arxiv.org/abs/2310.08528) · [Website](https://guanjunwu.github.io/4dgs/) | (Neural Radiance Fields & Gaussian Splatting / Gaussian Splatting for Robotics)