LibreAI / ИИ 3D / GaussianOcc
// ai-3d · GANWANSHUI/GaussianOcc

GaussianOcc

GaussianOcc — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ 3D» от GANWANSHUI (GANWANSHUI/GaussianOcc на GitHub). У него 385 звёзд на GitHub и 21 форк, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 17 февраля 2026.

(ICCV 2025) GaussianOcc: Entirely Self-supervised and Efficient 3D Occupancy

💎 Скрытая жемчужина★ 385 звёзд⑂ 21 форкApache-2.0обновлено февр. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
GANWANSHUI/GaussianOcc
Звёзды GitHub
385
Форки
21
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
17 февраля 2026
Категория
ИИ 3D
Тип страницы
Скрытая жемчужина — более короткая страница для менее известного проекта
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Get the code

    Clone GANWANSHUI/GaussianOcc and move into the project folder.

  2. Install dependencies

    Install the Python requirements with pip — a virtual environment keeps things clean.

  3. Prepare inputs

    Gather the images or data the model expects.

  4. Run reconstruction

    Launch training or inference and inspect the 3D output.

// возможности

Почему его любят

Written in Python

Python codebase — approachable for contributors.

Apache-2.0

Apache-2.0 licensed — permissive, with a patent grant.

Open development

Public repo — issues and pull requests are welcome.

Community-driven

Fork it and make it your own.

Growing project

A growing community of users and contributors.

Source available

Read, audit, and learn from the full source.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/GANWANSHUI/GaussianOcc.git
    cd GaussianOcc
  2. Step 2 — Install dependencies

    Set up what the project needs to run.

    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run it

    Start the app — the README has the exact command and flags.

    python main.py  # entrypoint varies — check the README
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

What license is it under?

Apache-2.0 licensed — permissive, with a patent grant.

How hard is it to install?

Clone the repo and pip-install the requirements — the README covers the exact steps.

Where do I get help?

The GitHub repo's issues and discussions are the main support channel.

Is the project still maintained?

Last pushed 2026-02-17 with 21 forks. Skim recent commits to gauge momentum before relying on it.

Can I contribute?

Yes — it is open source, so issues and pull requests are welcome.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ 3D

Embodied-AI-Daily

A daily-updated collection of arXiv papers on embodied AI: vision-language navigation

★ 471 звездаCustom
Смотреть руководство →
ИИ 3D

3D-Magic-Mirror

[npj AI] 3D Magic Mirror: Clothing Reconstruction from a Single Image

★ 93 звездыCustom
Смотреть руководство →
ИИ 3D

MVSGaussian

[ECCV 2024] MVSGaussian: Quick Generalizable Gaussian Splatting Reconstruction

★ 567 звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ 3D

LongSplat

Run longsplat locally: [iccv 2025] longsplat: robust unposed 3d gaussian splat.

★ 811 звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
ИИ 3D

Open-DiffusionGS

Baking Gaussian Splatting into Diffusion Denoiser for Fast and Scalable Single-stage Image-to-3D Generation and Reconstruction (ICCV 2025)

★ 865 звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ 3D

Open3DStudio

Self-hosted 3D AI studio: mesh gen, retopo, UVs, textures, auto-rigging.

★ 87 звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ 3D

Другие проекты из категории «ИИ 3D» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если GaussianOcc вам не подходит.

// ещё в категории ai-3d

Больше проектов: ИИ 3D

Соседние проекты из категории «ИИ 3D» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к GaussianOcc — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить GaussianOcc

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.