3dgrut

给高斯泼溅加上光线追踪，渲染出真实反射与阴影

3dgrut 是 NVIDIA 开源的高斯粒子渲染框架，核心是把 3D Gaussian Splatting（3DGS）与光线追踪、混合光栅化结合，解决传统 3DGS 在反射、折射、阴影、透明等全局光照效果上表现不足的问题。项目基于 OptiX 实现可微分光线追踪，支持对高斯粒子做硬件加速求交，同时保留光栅化路径以兼顾速度。它提供训练与渲染管线，可用于从多视角图像重建场景并生成带真实光照的渲染结果，也支持与神经辐射场、网格等表示混合使用。相比纯光栅化方案，3dgrut 在保持高斯表示高效性的同时引入物理正确的光线传输，适合需要高质量反射与阴影的逆向渲染、场景编辑和实时可视化任务。代码以 Python 为主，底层依赖 CUDA/OptiX，对显卡和驱动有要求。

开源 free 计算机视觉

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 2428

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类计算机视觉

开发团队nv-tlabs

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/nv-tlabs/3dgrut

定价模式free

价格说明开源项目，免费使用

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型3d-reconstruction,computer-vision,gaussian-splatting,ray-tracing

GitHub 星标★ 2428

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-03-20 00:00:00

最近更新2026-09-16 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-17

浏览次数0

使用教程

难度：高级约 60 分钟部署方式：Docker 5 步

环境要求

Linux 或 Windows 系统（官方通过 UV 安装脚本支持）
NVIDIA GPU，为获得良好 3DGRT 性能建议具备光线追踪（RT）核心
CUDA 版本需为 11.8 / 12.4 / 12.6 / 12.8（默认）/ 13.0（实验性）之一
已安装 Docker 与 NVIDIA 驱动，运行时需使用 --runtime=nvidia
本地安装路线需要 conda（环境名 3dgrut）与 uv

安装与启动步骤

1确认硬件与CUDA

检查本机是否为 NVIDIA GPU、是否具备 RT 核心，并确认 CUDA 版本在支持列表内。
2构建Docker镜像

在仓库根目录执行，用 --build-arg 指定 CUDA 版本，镜像打上 3dgrut:cuda12 等标签。
```
docker build --build-arg CUDA_VERSION=12.8.1 -t 3dgrut:cuda12 .
```
3放行X11显示

若需要可视化窗口，先在宿主机执行 xhost，允许本地 root 用户访问 X11 显示服务。
```
xhost +local:root
```
4启动容器

把当前目录挂载到 /workspace，启用全部 GPU、宿主机网络与 IPC，并透传 DISPLAY。
```
docker run --rm -it --gpus=all --net=host --ipc=host -v $PWD:/workspace --runtime=nvidia -e DISPLAY 3dgrut:cuda12
```
5本地UV安装（可选）

不用 Docker 时，先准备好名为 3dgrut 的 conda 环境，再运行 uv 脚本安装 Python 依赖。
```
./install_env_uv.sh
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`CUDA_VERSION`	是	docker build 构建参数，决定镜像中的 CUDA 版本	`12.8.1`
`UBUNTU_VERSION`	否	docker build 构建参数，指定基础镜像的 Ubuntu 版本	`22.04`
`DISPLAY`	否	远程服务器命令行运行时需设置的 X11 显示变量	`:0`

如何确认成功

Docker 路线中容器成功启动并进入交互 shell 即完成；本地路线中 install_env_uv.sh 无报错执行结束即成功。

常见问题

Q：没有 RT 核心的显卡能运行吗？

A：3DGRT 依赖专用光线追踪硬件，无 RT 核心的 GPU 上性能会很差；此时可考虑官方推荐的 gsplat 框架，它同样支持 3DGUT。

Q：支持哪些 CUDA 版本？

A：官方列出的支持版本为 11.8、12.4、12.6、12.8（默认）与 13.0（实验性）。

Q：远程服务器上图形界面报错怎么办？

A：需要在运行容器前设置 DISPLAY 环境变量，并先在宿主机执行 xhost 放行，否则窗口无法显示。

Q：不想用 Docker 怎么装？

A：项目提供 UV 安装脚本，可执行 ./install_env_uv.sh，或先建好 3dgrut conda 环境后运行 conda run -n 3dgrut ./install_env_uv.sh。

注意事项

3DGRT 虽然支持反射、折射、阴影等全局光照效果，但速度仍慢于纯光栅化的 3DGS。
3DGRUT 为混合方案：主光线走光栅化、次级光线走光线追踪，兼顾效率与效果。
若只需要快速、模块化、可投产的高斯泼溅框架，官方建议改用 gsplat。
本地 UV 安装需自行准备 conda 环境，README 中该步骤的完整说明未包含在本次节选内。

核心亮点

把可微分光线追踪引入 3DGS，能渲染反射、折射、阴影等光栅化难以实现的效果
基于 NVIDIA OptiX 做高斯粒子求交，硬件加速且支持训练时反向传播
提供光栅化与光线追踪混合路径，可在速度和质量之间按需切换

不足之处

强依赖 NVIDIA GPU 与 OptiX/CUDA，A 卡和 Mac 基本无法运行
光线追踪路径渲染与训练开销明显高于纯光栅化 3DGS，对显存要求高
文档和示例相对偏研究向，上手门槛高于主流 3DGS 实现

适用场景

需要真实反射/折射的室内场景重建与渲染
含透明或镜面材质物体的逆向渲染与场景编辑
自动驾驶/机器人仿真中带光影的高斯场景可视化

替代项目

gsplat、Nerfstudio、SuGaR

项目介绍

3dgrut 是一个计算机视觉领域的开源项目，官方简介：Ray tracing and hybrid rasterization of Gaussian particles。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 2428 星标。

上一篇：stitching

下一篇：emgucv