3DGS技术趋势与行业应用 - 特斯拉在ICCV的分享中引入3D Gaussian Splatting技术，表明其可能基于前馈式GS算法实现，该技术正在自动驾驶领域焕发新一轮生机[1] - 行业普遍共识是通过前馈式GS重建场景并利用生成技术生成新视角，多家公司正开放HC招聘相关人才[1] - 3DGS技术迭代迅速，已从静态重建3DGS、动态重建4DGS、表面重建2DGS发展到前馈式3DGS[3] 3DGS技术课程内容 - 课程第一章涵盖计算机图形学基础，包括三维空间的隐式与显式表达、渲染管线、光线追踪、辐射场渲染，并介绍COLMAP、Gsplat等开发工具，设置基于3D Real Car训练模型及使用SuperSplat移除杂点的作业[7] - 第二章深入讲解3DGS原理、核心伪代码及动态重建、表面重建、鱼眼重建和光线追踪的经典与最新算法，实战选用英伟达开源的3DGRUT框架[8] - 第三章聚焦自动驾驶仿真重建，解析浙大Street Gaussian、上交OmniRe和浙大Hierarchy UGP三篇工作，实战选用学术界与工业界广泛使用的DriveStudio[9] - 第四章探讨3DGS重要研究方向，包括COLMAP扩展、深度估计及Relighting，并分析其在工业界的应用与学术界的探索价值[10] - 第五章讲解前馈式3DGS的发展历程、算法原理，并解析最新的AnySplat和WorldSplat算法工作[11] 课程结构与安排 - 课程由工业界算法专家Chris主讲，其为QS20硕士，现任某Tier1厂算法专家，从事端到端仿真、多模态大模型、世界模型等前沿算法预研与量产，拥有丰富的三维重建经验[4] - 课程为离线视频教学，辅以VIP群内答疑及三次线上答疑，开课时间为12月1日，预计两个半月结课[14] - 课程章节解锁时间安排如下：第一章12月1日，第二章12月7日，第三章1月7日，第四章1月21日，第五章2月4日[14] 课程目标人群与要求 - 课程面向具备一定计算机图形学基础，了解视觉重建、NeRF、3DGS等技术，拥有概率论、线性代数基础及Python和PyTorch语言能力的学员[16] - 学员需自备GPU，推荐算力在4090及以上[16] - 学员通过学习将掌握3DGS完善的理论知识及相关技术栈、算法开发框架，并能训练开源模型，有助于实习、校招和社招[16]