gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting

gsplat是一个开源库，旨在用于训练和开发高斯点插值方法。它具有一个前端，具有与PyTorch库兼容的Python绑定，以及高度优化的CUDA内核的后端。gsplat提供了许多功能，可以增强高斯点插值模型的优化，包括速度、内存和收敛时间的优化改进。实验结果表明，gsplat的训练时间比原始实现少了10％，内存使用量减少了4倍。gsplat已在多个研究项目中使用，并在GitHub上得到积极维护。源代码可在Apache License 2.0下的https://github.com/nerfstudio-project/gsplat获得。我们欢迎开源社区的贡献。

gsplat论文旨在解决Gaussian Splatting方法的优化问题，包括速度、内存和收敛时间等方面。

gsplat通过优化算法、使用CUDA核心和PyTorch库的Python绑定等方式，提高了Gaussian Splatting模型的训练效率。

gsplat相比原始实现，训练时间减少了10%，内存减少了4倍。论文中提供了实验结果和开源代码，可用于多个研究项目。gsplat仍在GitHub上积极维护，欢迎开源社区的贡献。

在这个领域中，最近的相关研究包括：'DeepSplat: Fast and Memory-Efficient 3D Neural Splatting'，'Neural Volumes: Learning Dynamic Renderable Volumes from Images'等。