概要
本ツールは、既存の3D Gaussian Splatting (3DGS) の超解像手法が抱える固定スケールレンダリングの制約を克服するため、「任意スケール3D Gaussian超解像」を実現します。
単一の3Dモデルで整数・非整数問わず様々なスケールファクターに対応し、スケール認識レンダリング、生成的事前情報誘導最適化、プログレッシブ超解像を統合した独自のフレームワークを採用しています。
これにより、1080pで85FPSのリアルタイム高解像度レンダリングと、既存手法に比べて大幅な画質向上（6.59 dB PSNR）を提供します。
リソースが限られた環境や、柔軟なスケールでの高解像度3Dレンダリングを必要とする研究者や開発者に最適です。
互換性・特徴
- Python
- GPU必須
- PyTorch
- Docker
- 3D
- 超解像
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 15 |
| Forks | 2 |
| カテゴリ | 3D / NeRF |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- 機械学習プロジェクトにおいてtrain.pyファイルが見当たらない状況 (更新: 2026-04-19 / lack of train.py)