3DGS 迷你复现

在 CPU 环境中拆解并验证 3D Gaussian Splatting 核心管线

这是一份 3D Gaussian Splatting 迷你复现实验报告。页面说明在没有 NVIDIA GPU 与 CUDA 的条件下，如何使用纯 PyTorch 实现论文中的各向异性三维高斯表示、协方差投影、EWA 抗混叠、按深度排序的透明度合成和组合损失，并在 72×72 合成多视图上训练 280 步。读者可以查看训练与测试 PSNR、最终损失、使用的高斯数量和耗时，逐项浏览训练视角与测试视角的目标、初始和重建对比，以及训练损失曲线。页面后半部分还列出在具备 CUDA 的机器上运行官方仓库、准备 COLMAP 数据和用自摄照片训练的命令路径。