特斯拉世界模型技术分析 - 特斯拉基于FeedForward Gaussian Splatting实现闭环仿真或世界模型 其算法输入包含视觉视频、导航地图、车辆运动学及音频 输出包含全景分割、3D OCC、3D Gaussian和语言等 这些内容共同推理出行动[2] - 采用FeedForward GS技术后 可直接从视觉输入建模出3D场景 优化时间从传统GS的30分钟大幅减少至220毫秒 且不再依赖点云初始化[4] - 与传统GS相比 特斯拉生成式GS在新视角下的重建效果显著提升 动态目标模糊和伪影问题得到极大优化 车身结构、地面及车辆的重建质量有明显改善[4] - 目前国内尚无公司能达到与特斯拉相媲美的效果 预计国内新势力厂商将对此技术方向加大重视 相关岗位需求可能增多[4][6] 3D Gaussian Splatting技术演进与行业应用 - 3DGS技术迭代迅速 已从静态重建3DGS发展到动态重建4DGS、表面重建2DGS 乃至目前的前馈式3DGS 该技术在学术界和工业界均受到高度重视[7] - 技术领域存在学习门槛 需同时掌握点云处理、深度学习理论、实时渲染及代码实战等多方面知识[7] 专业课程内容概述 - 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、光线追踪及辐射场渲染 并介绍3DGS常用开发工具如COLMAP和Gsplat 附带基于3D Real Car训练模型的小作业[11] - 第二章深入讲解3DGS原理算法及核心伪代码 涵盖动态重建、表面重建、鱼眼重建和光线追踪的经典与最新算法 实战部分采用英伟达开源3DGRUT框架[12] - 第三章聚焦自动驾驶仿真重建 重点解析浙大Street Gaussian、上交OmniRe和浙大Hierarchy UGP三篇工作 实战使用DriveStudio框架[13] - 第四章探讨3DGS重要研究方向 包括COLMAP扩展、深度估计及Relighting 并分析其工业界应用与学术前景[14] - 第五章专述前馈3DGS 梳理其发展历程与算法原理 讲解AnySplat和WorldSplat等最新算法工作[15] - 课程采用离线视频教学 配合VIP群答疑及三次线上答疑 开课时间为12月1日 预计两个半月完成全部章节学习[18] 课程面向人群与要求 - 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 并拥有概率论、线性代数及Python、PyTorch语言基础的学员 推荐自备算力在4090及以上的GPU[20] - 学员通过学习可掌握3DGS完善的理论知识及相关技术栈 熟悉算法开发框架并训练开源模型 并能与学术界、工业界同行持续交流 对实习、校招和社招均有助益[20]