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depthsplat

depthsplat ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie 3D-KI von cvg (cvg/depthsplat auf GitHub). Es hat 1.256 Sterne auf GitHub und 78 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 1. April 2026 auf GitHub aktualisiert.

Feed-forward 3D from images: Gaussian splatting meets depth.

💎 Geheimtipp★ 1,3 Tsd. Sterne⑂ 78 ForksMITaktualisiert Apr 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

Repository
cvg/depthsplat
GitHub-Sterne
1.256
Forks
78
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
1. April 2026
Kategorie
3D-KI
Eintragstyp
Geheimtipp — eine kürzere Seite für ein weniger bekanntes Projekt
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Clarify your goal

    Decide what you want the project to do before installing anything.

  2. Clone the repo

    Grab the source and skim the README for setup requirements.

  3. Install and configure

    Install dependencies and add any API keys or settings it needs.

  4. Run your first task

    Launch it and follow the example workflow from the docs.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

High-quality rendering

Crisp, detailed 3D output from real data.

Fast inference

Optimized for practical generation times.

Research-backed

Implements peer-reviewed, published methods.

GPU accelerated

Uses your graphics card for heavy lifting.

Standard formats

Works with common 3D file formats.

Python API

Scriptable for pipelines and experiments.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/cvg/depthsplat.git
    cd depthsplat
  2. Step 2 — Install dependencies

    Create a virtual environment and install the requirements.

    python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run it

    Start the app or CLI and follow the README examples.

    python main.py --help
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains depthsplat?

It is an open-source project at cvg/depthsplat with 78 forks. Check the repo’s contributors and recent commits to judge how active maintenance is.

Is depthsplat free to use?

Yes. It is MIT licensed, so you can use it commercially with attribution.

Do I need a GPU?

For generation, yes — a CUDA-capable GPU is strongly recommended; viewing works on most machines.

What input does it need?

Photos, multi-view images, or text prompts depending on the method.

Is this research code?

Some entries are official paper implementations — expect research-grade docs, not polished apps.

// weiter entdecken

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