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「iPhoneで空間スキャン」に本命あらわる 無料アプリ「Scaniverse」が3D Gaussian Splattingに対応
これまで、LiDARや独自のフォトグラメトリ技術を使って空間の3Dスキャンに対応していたが、3D Gaussian Splattingの採用により、LiDARが搭載されていないiPhoneでも高精度な空間スキャンが可能になる。しかもRAWデータが残っていれば、過去にスキャンしたものでも3D Gaussian Splattingを再適用できるという。 今回採用した3D Gaussian Splattingは、複数の画像から3D空間を構築する最新技術で、データの偏りなどで実際の空間には存在しないモヤ（ゴースト）が出てくるといった、NeRFや他のフォトグラメトリにあった課題を克服しているのが特徴。光沢・反射のある表面を含め高精度にレンダリングすることができる。 Gaussian Splattingを利用するには、NVIDIAなどハイエンドGPUが不可欠だったが、Scaniverseでは、クラウド
驚くほどキレイな三次元シーン復元、「3D Gaussian Splatting」を徹底的に解説する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 最近、3D業界で大きな衝撃を与えた「3D Gaussian Splatting」1について、ご存知でしょうか？数少ない写真から、目を奪われるほど美しい三次元シーンを再構成できるデモを見て私も大感動しました。なぜこんなに美しいのか、どんな技術で実現したのか、興味が湧いています！ "普通の3D物体ではなく、カメラの移動に合わせて、水面に映る景色も正確に表現しています。これはなかなか凄い..." 私も時間をかけて論文や公開されたコード2を勉強しました。本家の実装はCUDA化されており、難解な部分が多く、論文に書かれていないこともあり
写真から超リアルな3D空間をどうやって復元するか? 「3D Gaussian Splatting」学習の徹底解説 - Qiita
はじめに 前回の「画像生成の記事」で「3D Gaussian Splatting」による画像生成技術について解説しましたが、ご覧になりましたでしょうか。この「3D Gaussian Splatting」は学習済みの3D Gaussianモデルを用いて、任意の視点から実写に近い超リアルな画像を生成できるすごい技術です。画像の高品質だけでなく、明示的な3D表現によって環境を詳細に表現しており、多様な分野での応用が期待され、高い注目を集めています。 ただし、前回の記事では、画像生成の入力となる3D Gaussianをどのように学習するのかについては触れませんでした。これは「3D Gaussian Splatting」技術の中核であり、最も難しい部分です。今回は、学習プロセスについても徹底的に解説しようと思います。 この図は、3D Gaussianの学習する様子を示しています。後ほど詳しく説明しま
NeRFとは異なる、新たなRadiance Fieldの技術「3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering」の使い方、環境構築手順をまとめました。 手順は公式GitHubのREADMEにもありますが、こうした環境構築に慣れてない自分は結構てこづったので、必要な手順を細かくまとめました。 ・こちらはWindows用の手順です。 ・環境構築やコマンドラインでの使い方にハードルを感じる場合は、GUIでの操作が可能なJawsetのPostshotが便利です。 サンプルだけ触ってみたい人は 記事の最後にその手順をまとめました。 データをDLして専用ビューワーで開くのみです。 環境構築や自前のデータを用意せず3D Gaussian Splattingがどんなものか触ってみたい人向け。 環境構築参考サイト 環境構築手順はこちらの
普通の映像から“動いている3Dシーン”をリアルタイム生成できる「4D Gaussian Splatting」【研究紹介】 2023年10月18日 華中科技大学とHUAWEIに所属する研究者らが発表した論文「4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering」は、2Dの映像から動的な3Dシーンをリアルタイムで生成する手法を提案する研究である。この技術は2D映像から動くキャラクターの3Dモデルや動的な3Dシーン全体を生成し、単一の視点だけでなく、多くの異なる視点から3Dシーンを閲覧することができる。 ▲高解像度の動的な3Dシーンでも、高品質の表示を維持しながらリアルタイムでのレンダリングを実現している。 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容 「Novel view
【Gaussian】Avogadroを使って分子の振動や相互作用を描写しよう！計算結果から簡単解析②！ - LabCode
Avogadroとは？ Avogadroは、分子の3D構造をモデリングし、分子座標を作成および視覚化するための無料で利用できるソフトウェアです。主な特徴は以下の通りです： 分子モデリング: Avogadroは、分子の原子や結合を直感的に配置し、3Dモデルの分子座標を構築するのに役立ちます。また、小さな分子だけでなく、タンパク質や結晶構造などの大きな系もモデリングすることができます。 多くのフォーマットのサポート: Avogadroは、多くの分子ファイルフォーマットをサポートしており、他の化学ソフトウェア(Gaussian やGAMESS等)とデータを簡単に共有できます。これにより、異なるソフトウェア間でデータを円滑にやり取りできます。 オープンソース: Avogadroはオープンソースソフトウェアで、無料で利用できます。また、コミュニティによって開発され、継続的に改良が行われています。 プ
オープンソースの3D Gaussian Splattingプラットフォーム「SuperSplat 2.0」リリース！ Webへのパブリッシュ、カメラのフライスルー作成など
TOP ニュース オープンソースの3D Gaussian Splattingプラットフォーム「SuperSplat 2.0」リリース！ Webへのパブリッシュ、カメラのフライスルー作成など 2025/02/20 オープンソースの3D Gaussian Splattingプラットフォーム「SuperSplat 2.0」リリース！ Webへのパブリッシュ、カメラのフライスルー作成など モデリング アニメーションテクスチャ イギリスPlaycanvas社は2月13日（木）、オープンソースでWebブラウザベースの3D Gaussian Splatsの編集＆最適化ツール「SuperSplat 2.0」をリリースした。新バージョンからはドメインがhttps://superspl.at/となり、作成したSplatsデータをWebにパブリッシュすることで、ユーザー同士でのSplatsデータ共有が可能となっ
【Gaussian】Avogadroを使ってHOMO-LUMO・静電ポテンシャルを描写しよう①計算結果から簡単解析！ - LabCode
Avogadroとは？ Avogadroは、分子の3D構造をモデリングし、分子座標を作成および視覚化するための無料で利用できるソフトウェアです。主な特徴は以下の通りです： 分子モデリング: Avogadroは、分子の原子や結合を直感的に配置し、3Dモデルの分子座標を構築するのに役立ちます。また、小さな分子だけでなく、タンパク質や結晶構造などの大きな系もモデリングすることができます。 多くのフォーマットのサポート: Avogadroは、多くの分子ファイルフォーマットをサポートしており、他の化学ソフトウェア(Gaussian やGAMESS等)とデータを簡単に共有できます。これにより、異なるソフトウェア間でデータを円滑にやり取りできます。 オープンソース: Avogadroはオープンソースソフトウェアで、無料で利用できます。また、コミュニティによって開発され、継続的に改良が行われています。 プ
Scaniverse | Free 3D scanner | Capture & explore with Gaussian Splatting
Discover, capture and share 3D scenes captured by people around the world with Niantic's Scaniverse. Free and easy to download.
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering - 複数写真や映像から3Dシーンを構築する技術！NeRFよりも高品質と話題の新Radiance Fieldメソッド！SIGGRAPH 2023！
Blender アセット アセット-Asset マーモット v1.0 - CGクリエイターのばなないんこ氏によるマーモットのBl... 2025-04-01 CGクリエイターのばないんこ氏（@pochita08249022）が、マーモットのBlender用モデルデータをBOOTH上で無償公開しています！ 続きを読む AI 技術 技術-Technology TripoSG＆TripoSF are now OPEN-SOURCED - T... 2025-04-01 TripoサービスでおなじみVAST社のAI Researchチームによる3D生成系AI技術２つ「TripoSG」と「TripoSF」が予告通りオープンソース化し公開されました！ 続きを読む コンテンツ生成 サービス サイト＆サービス-Site & Service Runway Gen-4 - 高品質な動画生成AIの新モデルが発表
複数視点の画像から3D空間を再現する最新手法である3D Gaussian Splattingの紹介です。3D Gaussian Splattingを使用することで、3D空間を学習し、リアルタイムにレンダリング可能です。 3D Gaussian Splattingの概要3D Gaussian Splattingは2023年8月に発表された、複数の視点の画像から3D空間を再現する手法です。3D空間をガウシアンの集合として定義し、各ガウシアンのパラメータを機械学習で求めることで、レンダリング時は機械学習を不要とし、高速なレンダリングが可能です。
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Introduction to 3D Gaussian Splatting 1. 3D Gaussian Splatting の概要「3D Gaussian Splatting」は、画像の小さなサンプルで学習したデータから、フォトリアリスティックなシーンのリアルタイムレンダリングする手法です。 本質的にはラスター化手法 (他のデータ形式からのピクセル画像生成) になります。 (1) シーンを説明するデータを用意 (2) データを画面上に描画 これは、画面上に多数の三角形を描画するために使用される、コンピュータ グラフィックスの三角形ラスタライズに似ています。 ただし、三角形ではなくガウスです。 これは、明確にするために境界線が描かれた、ラスター化された単一のガウス分布になります。 これは次のパラメータで構成されています。 ・Positio
Avogadroとは？ Avogadroは、分子の3D構造をモデリングし、分子座標を作成および視覚化するための無料で利用できるソフトウェアです。主な特徴は以下の通りです： 分子モデリング: Avogadroは、分子の原子や結合を直感的に配置し、3Dモデルの分子座標を構築するのに役立ちます。また、小さな分子だけでなく、タンパク質や結晶構造などの大きな系もモデリングすることができます。 多くのフォーマットのサポート: Avogadroは、多くの分子ファイルフォーマットをサポートしており、他の化学ソフトウェア(Gaussian やGAMESS等)とデータを簡単に共有できます。これにより、異なるソフトウェア間でデータを円滑にやり取りできます。 オープンソース: Avogadroはオープンソースソフトウェアで、無料で利用できます。また、コミュニティによって開発され、継続的に改良が行われています。 プ
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
Radiance Field methods have recently revolutionized novel-view synthesis of scenes captured with multiple photos or videos. However, achieving high visual quality still requires neural networks that are costly to train and render, while recent faster methods inevitably trade off speed for quality. For unbounded and complete scenes (rather than isolated objects) and 1080p resolution rendering, no c
1. 一点計算とは 一点計算の重要性と応用分野 一点計算は、特定の分子や材料のエネルギーや他の特性を出すための計算手法です。この方法を使って、分子がどれだけ安定かや、化学反応でどう変化するかなどを調べることができます。新しい薬を開発する時や、新しい材料を作る時に、どんな性質を持つかを予測するのに役立ちます。つまり、分子設計、材料科学、薬剤開発などの多くの分野で、事前に物質の振る舞いを知るために重要なツールです。 一点計算と構造最適化の違いと注意点 一点計算と構造最適化は、量子化学計算の二つの主要な手法ですが、目的とするところが異なります。 一点計算は、既知の分子や材料の形（三次元構造）を基に、その性質（エネルギーや電子密度など）を計算する方法です。既に分子の構造が分かっている時に使います。 構造最適化は、分子や材料がどのような形をすれば最も安定するかを見つけるプロセスです。分子内の原子の位
初めに 構造最適化の計算では、収束しやすいGaussianを使っても、エラーに出会うことがよくあります。初学者の場合、頻繁にエラーが出てしまい、心が折れそうになる時があるでしょう。しかし、一つずつエラーに対処していくことで、徐々にエラーが減っていき、出会ってもすぐに対処できるようになります。めげずにエラー向き合うことが収束への近道です！ ではエラーの対処法について解説していきます！ エラーに対処し構造最適化を収束させる流れ 計算を実行した後に起こるエラーには以下の流れで対応していきます。 出力ファイルからエラーの種類を確認する エラーの種類から対処法を探し、入力ファイルの書き換えを行う 修正した入力ファイルを使って再度Gaussianを用いて計算する Gaussianのエラーを確認するには？ まず、Gaussianで行った計算のエラーを確認する方法から解説していきます。 計算エラーの確認方
構造最適化では、図のように与えられた分子の原子の配置を変化させながら、エネルギー最小化の計算を行います。最適な分子構造を見つけるためには、分子のエネルギーを最小化するための最適な原子間距離や角度を少しずつ原子を動かしながら見つける必要があります。 分子のエネルギーを最小化する過程では、与えられた分子の初期構造を基にして分子のエネルギーや勾配（エネルギーの微分値）を計算し、最適化の収束基準が満たされるまで計算を繰り返します。 振動数計算と構造最適化計算を組み合わせて行う理由 実は、分子のエネルギー最小化を目指して（エネルギーの微分を計算して）原子の配置を調整する構造最適化計算だけでは分子が基底状態で安定かどうか確認できません。なぜなら、特定の原子配置がエネルギーの局所的な最小値（ポテンシャルの鞍点）に収束する可能性があるからです※。そこで、分子が真のエネルギー最小値（安定構造）に達しているか
3D Gaussian SplattingはNeRFをこえるかトレンドになるか？複数視点の画像から3D空間を再現する最新手法論文解説！ - Qiita
対象論文 3D Gaussian Splattingの概要 Luma AIでNeRFについで注目のコンピュータビジョンや医療画像処理など、様々な3D画像処理アプリケーションにおいて使用されるテクニックです。この手法は、データポイントを3D空間に「スプラット（splat）」することで、スパースなデータから連続的なボリュームデータを生成します。 0.忙しい方へのまとめ NeRFは高い画質の3Dモデルングを生成することができます。 しかし、NeRFで高画質画像を生成するには訓練とレンダリングにコストのかかるニューラルネットワークを必要とします。 3D Gaussian Splattingではものなどの特定の対象物ではなく風景などに対して、1080pの解像度でリアルタイムの表示速度を実現しながら、状態最先端の視覚品質を達成するための3つのキーとなる要素を導入しています。 3Dガウス分布でシーンを表
ベートーヴェンやクレオパトラなど、偉人になりきるAI「Character-LLM」、“グリグリ動かせる3Dシーン”をリアルタイム生成する「4D Gaussian Splatting」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第17回目は、先週大きく話題になった「4D Gaussian Splatting」、そして精度の高い模倣キャラを作成できる「Character-LLM」など、合わせて5つの論文をまとめました。 生成AI論文ピックアップ言語指示でWeb上のサービスやプラグイン200個以上を活用できるAIプラットフォーム「OpenAgents」> ベートーヴェンやクレオパトラ女王など偉人の経験を学び、模倣キャラを生成するモデル「Character-LLM」 ビデオ中の動く物体を綺麗に分けるモデル「Cutie」 Adobeなどの研究者らが開発 映像からグリグリ動かせる“動く3Dシーン”をリ
機械学習を使った新しいレンダリング技術3D Gaussian Splattingを扱えるオープンソースのツール「SuperSplat 1.0」リリース！ ブラウザから利用可能
TOP ニュース 機械学習を使った新しいレンダリング技術3D Gaussian Splattingを扱えるオープンソースのツール「SuperSplat 1.0」リリース！ ブラウザから利用可能 2024/08/15 機械学習を使った新しいレンダリング技術3D Gaussian Splattingを扱えるオープンソースのツール「SuperSplat 1.0」リリース！ ブラウザから利用可能 レンダリング AI イギリスPlaycanvas社は8月8日（木）、3D Gaussian Splatsの編集＆最適化ツール「SuperSplat 1.0」をリリースした。Webブラウザベースのオープンソースツールで、キャプチャしたデータを手軽に最適化し、PLY形式などで保存できる。 After 10 months of development, it's finally here! SuperSplat
Gaussianとは？ Gaussianは、量子化学計算を行うための世界で最も有名なソフトウェアパッケージです。計算化学の分野で広く使用されており、分子の電子構造や反応性を予測するための計算を実行するために使用されます。 Gaussianは、密度汎関数理論（DFT）やハートリー＝フォック（HF）理論など、さまざまな量子化学計算手法をサポートしています。これらの手法は、電子の波動関数やエネルギー、電荷分布など、分子の性質を推定するために使用されます。 Gaussianで出来ること Gaussianを使って出来ることは主に4つあります。 1. 分子構造最適化 分子の最適な立体配座や幾何構造を見つけるための計算を行うことができます。これにより、分子の安定構造を特定することが可能です。 2. 電子構造の計算 分子の電子構造を計算するための各種手法をサポートしています。ハートリー＝フォック（HF）法
GitHub - graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering"
Bernhard Kerbl*, Georgios Kopanas*, Thomas Leimkühler, George Drettakis (* indicates equal contribution) | Webpage | Full Paper | Video | Other GRAPHDECO Publications | FUNGRAPH project page | | T&T+DB COLMAP (650MB) | Pre-trained Models (14 GB) | Viewers for Windows (60MB) | Evaluation Images (7 GB) | This repository contains the official authors implementation associated with the paper "3D Gauss
3D Gaussian Splattingとは？従来の技術とこれからの課題について | 技術ブログ | 株式会社OnePlanet
OnePlanetはお客様に合わせた最適なARソリューションをご提供するテクノロジーカンパニーです。AR制作ツール開発・AR制作スタジオ・ARコンサルティングなど、「ARをつくる」をさまざまな形でサポートします。
Gaussian Splattingは、SIGGRAPH 2023で発表されたプロジェクトです。 複数枚の写真からその空間のあらゆるところから見たビューを補間します。 同じ技術にNeRFがありますが、これの欠点を補った理論のようです（アルゴリズムはまだ未調査）。 NeRFの問題は、かなり大雑把な書き方ですが大きく以下の2点があります。 トレーニング時間がかかる 最終的な空間の復元で解像度不足 (なんだか眠い) GitHubのリポジトリはこちらになります。 https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 今回はGaussian Splattingを試す流れをまとめることにしました。 CUDA11.8とAnaconda3を使います。 GoProで撮影した動画を使ってウォークスルーするまでを行います。 検証環境 OS : Windows
Radiance Field methods have recently revolutionized novel-view synthesis of scenes captured with multiple photos or videos. However, achieving high visual quality still requires neural networks that are costly to train and render, while recent faster methods inevitably trade off speed for quality. For unbounded and complete scenes (rather than isolated objects) and 1080p resolution rendering, no c
「NeRFのようなコンテンツを無料で自由に作成したい」 「3Dコンテンツを高画質で高速にレンダリングしたい」 このような場合には、3D Gaussian Splattingがオススメです。 この記事では、3D Gaussian Splattingについて解説しています。 本記事の内容 3D Gaussian Splattingとは？3D Gaussian Splattingのシステム要件3D Gaussian Splattingのインストール3D Gaussian Splattingの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 GitHub - graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance F
Postshot Beta - 撮影した動画や写真からNeRFや3D Gaussian Splattingを生成しレンダリング可能なソフトのベータ版が公開！Adobe After Effects上でシーンを読み込むプラグインもあるよ！
Unreal Engine アセット アセット-Asset V.R.S Vehicle Rigging System - リギング不要で自動... 2024-12-28 KallistoによるUnreal Engine向けの自動車パーツ制御プラグイン「V.R.S Vehicle Rigging System」がFabにて販売開始されました。 続きを読む
Scaniverseが3D Gaussian Splattingをサポート 〜 スマホからフォトリアルな3Dシーンを迅速に作成 〜
Scaniverseは世界中のすべての人々が世界をキャプチャして3Dコンテンツを作成、共有したくなるようにしたい、という思いから始まりました。この体験をより没入感があり、エキサイティングなものにするため、Scaniverse 3.0では3D Gaussian Splatting (ガウス・スプラッティング）をサポートし、スマートフォン上で、現実の世界を簡単で高品質に再現できるようにしました。 かつてないほどリアルに世界を記録しよう 新しいスキャンモードを使うと、スマートフォンだけでフォトリアルな3Dシーンを作成することができます。小さな物体から大きな建造物まであらゆるものに適しており、スプラットは正確な照明と反射状況をこれまでにないレベルで詳細に表現します。スプラットは遠景の位置や形状などのジオメトリを再構築するので、これまで以上に没入型の体験を実現できます。 これまでの3Dメッシュとは異
4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering
1Huazhong University of Science and Technology 2Huawei Inc. *Equal Contributions. ‡Project Lead. ✉Corresponding Authors. Representing and rendering dynamic scenes has been an important but challenging task. Especially, to accurately model complex motions, high efficiency is usually hard to guarantee. To achieve real-time dynamic scene rendering while also enjoying high training and storage efficie
この記事について この記事は、2023年10月13日に「Pull Request」でPlayCanvasのモデルビューワーに「3D Gaussian Splatting」のサポートが追加されたことを受け、その新機能を試してみた内容をまとめた記事です。 Add initial support for 3D Gaussian Splatting 3D Gaussian Splattingのデータを作成し、PlayCanvasのモデルビューワーでそのデータを表示してみます。 Gaussian Splattingのデータを作成 Gaussian Splattingのデータを作成するには、Luma AIというサービスを利用します。Luma AIを使用すると、スマートフォンのカメラで撮影した写真からさまざまなフォーマットの3Dモデルデータを生成できます。 こちらからアプリをダウンロードしてください。
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3D Gaussian Splattingの使い方 (Windows環境構築)
普通の映像から“動いている3Dシーン”をリアルタイム生成できる「4D Gaussian Splatting」【研究紹介】
3D Gaussian Splatting : 複数視点の画像から3D空間を再現する最新手法
3D Gaussian Splatting の概要｜npaka
【Avogadro】AvogadroでGaussianの構造最適化入力ファイルを作成しよう！ - LabCode
【Gaussian】一点計算を用いた分子の電子密度とエネルギー解析実践 - LabCode
【Gaussian】エラーを解決！ 構造最適化を収束させよう！ - LabCode
【Gaussian】構造最適化と振動数計算のやり方を解説！【エラー回避チェックリスト付き】 - LabCode
【量子化学計算】Gaussian の利用を始めよう！料金・長所・短所・運用方法などを解説 - LabCode
Gaussian Splattingを試す (Windows) – ft-lab
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
3D Gaussian Splattingのインストールと使い方
PlayCanvas製モデルビューワーで3D Gaussian Splattingを試してみました！
www.daily.co.jp
novel18.syosetu.com
anond.hatelabo.jp
alfalfalfa.com
www.nikkei.com
b.hatena.ne.jp/kayleena10