3D Gaussian Splatting与LLM结合：利用文本提示生成3D场景并实现实时渲染 大家好！今天我们要探讨一个令人兴奋的领域：如何将大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力与3D Gaussian Splatting（3DGS）的实时渲染能力相结合，实现文本引导的3D场景生成。 1. 引言：3D 内容生成的挑战与机遇 长期以来，3D 内容的创建一直是一项耗时且需要专业技能的任务。传统的建模方法，例如使用 Blender 或 Maya，需要艺术家手动雕刻和纹理化每个对象，这使得 3D 内容的生产成本高昂且速度缓慢。 近年来，随着深度学习技术的快速发展，涌现出许多自动化的 3D 内容生成方法。其中，基于神经网络的方法，例如 NeRF (Neural Radiance Fields) 和 3D Gaussian Splatting，展现出了巨大的潜力。 NeRF 通过学习一个将 3D 坐标映射到颜色和密度的函数来表示场景。然而，NeRF 的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。3D Gaussian Splatting 作为一种新兴的 3D 场景表示方法，通过使用高斯分布的集合来 …