Stipple: 结合视觉惯性跟踪的实时增量 3DGS 重建
zhenjun_zhao · x · 2026-08-04
Stipple 提出了一种面向机器人和 XR 应用的实时增量式 3D Gaussian Splatting (3DGS) 重建方法。传统 3DGS 依赖耗时的预处理和训练步骤，无法满足实时反馈需求。
该研究的关键点在于：
- 结合 VIO/SLAM：利用基于 Basalt 的高效视觉惯性跟踪系统，并与基于 Rust 的 3DGS 框架 Brush 相结合。
- 增量训练策略：摒弃了沉重的预处理，直接利用视觉惯性跟踪系统生成的信息进行高效的增量训练。
- 并行实时运行：提出了多项实用性改进以提升训练流水线效率，使其能够与跟踪线程并行实时运行。
该方法突出了 SLAM 与 3DGS 互补结合的价值，为机器人等需要即时环境交互的场景提供了可行的实时重建方案。
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