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GS-SDF

GS-SDF est un projet de IA 3D open source, créé par hku-mars (hku-mars/GS-SDF sur GitHub). Il compte 535 étoiles sur GitHub et 44 forks, il est publié sous la licence GPL-2.0 et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 16 juillet 2026.

LiDAR-augmented Gaussian Splatting plus neural SDF, in real time.

💎 Pépite cachée★ 535 étoiles⑂ 44 forksGPL-2.0mis à jour juil. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
535
Forks
44
Licence
GPL-2.0
Dernière mise à jour sur GitHub
16 juillet 2026
Catégorie
IA 3D
Type de fiche
Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
Site officiel
Official docs
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Read the paper

    Start at the project page.

  2. Clone the repo

    Get the C++ implementation.

  3. Build it

    Follow the README build steps.

  4. Run on LiDAR data

    Fuse LiDAR with splatting.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

LiDAR augmented

Depth data guides the splats.

Neural SDF

Implicit surfaces for geometry.

Real-time

Runs live, not offline.

IROS 2025

Peer-reviewed robotics research.

C++ core

Performance-first code.

Project page

Paper and demos online.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and enter the folder.

    git clone https://github.com/hku-mars/GS-SDF.git
    cd GS-SDF
  2. Step 2 — Configure the build

    Set up CMake per the README.

    cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
  3. Step 3 — Compile and run

    Build, then follow the data instructions.

    cmake --build build --parallel
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

What is GS-SDF?

LiDAR-augmented Gaussian Splatting with neural SDF from an IROS 2025 paper, at hku-mars/GS-SDF.

Why add LiDAR?

Depth measurements keep the reconstructed geometry consistent.

Is it real-time?

Yes, that is a core claim of the work.

Is it free?

The code is open under GPL-2.0.

Who is it for?

Robotics and 3D vision researchers.

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