LibreAI / ИИ 3D / MVSGaussian
// ai-3d · TQTQliu/MVSGaussian

MVSGaussian

MVSGaussian — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ 3D» от TQTQliu (TQTQliu/MVSGaussian на GitHub). У него 567 звёзд на GitHub и 37 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 25 февраля 2026.

[ECCV 2024] MVSGaussian: Quick Generalizable Gaussian Splatting Reconstruction

💎 Скрытая жемчужина★ 567 звёзд⑂ 37 форковMITобновлено 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
TQTQliu/MVSGaussian
Звёзды GitHub
567
Форки
37
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
25 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 TQTQliu/MVSGaussian 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

Feed Forward Gaussian Splatting

Focused on feed forward gaussian splatting as a core part of the project.

Gaussian Splatting

3D scenes via Gaussian splatting.

Generalizable

Generalizes to new scenes.

Multi View Stereo

Multi-view stereo input.

Novel View Synthesis

Novel view synthesis.

Written in Python

Python codebase — approachable for contributors.

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/TQTQliu/MVSGaussian.git
    cd MVSGaussian
  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?

MIT licensed — free for personal and commercial use.

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 2026-02-25 with 37 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

ml-hugs

The official code for HUGS: Human Gaussian Splats (CVPR 2024)

★ 412 звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
ИИ 3D

resplat

Recurrent Gaussian Splatting from an ECCV spotlight paper.

★ 365 звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ 3D

4d-gaussian-splatting

ICLR 2024] Live Photorealistic Dynamic Scene Representation and Rendering.

★ 1,0 тыс. звёздMIT
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 →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ 3D

Другие проекты из категории «ИИ 3D» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если MVSGaussian 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 MVSGaussian — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить MVSGaussian

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