用神经网络从 RGB-D 序列重建高质量三维表面，是 CVPR 2022 论文的官方实现，适合做室内场景的稠密重建。

用 CUDA 加速高斯泼溅光栅化，让 3D 高斯场景的训练和渲染跑得更快，适合做三维重建与实时渲染。

用 Rust 实现的 3D 重建与高斯泼溅训练工具，让普通显卡也能跑三维重建，降低使用门槛。

多视图几何 C++ 库，为三维计算机视觉和运动恢复结构（SfM）提供基础算法，可做摄影测量与三维重建。

3D Gaussian Splatting 的官方参考实现，用高斯点云做辐射场重建，实现实时可交互的逼真场景渲染。

一个面向 NeRF 与高斯泼溅的协作式训练与可视化工作室，把多视角照片转成三维场景，简化了从数据到渲染的完整流程。

用多分辨率哈希编码把 NeRF、SDF 等神经图形基元的训练从几小时压到几秒，实时渲染三维场景。

基于 Web 的 3D Gaussian Splatting 编辑器，可在浏览器里直接查看、裁剪和编辑 3DGS 重建场景，省去本地装软件和格式转换的麻烦。

基于 MASt3R 三维重建先验的实时稠密 SLAM 系统，能在单目视频流中同步完成相机位姿估计与稠密三维重建，适合机器人和 AR 场景。

从多张照片重建三维场景的 C++ 工具，集成了运动恢复结构（SfM）和多视图立体（MVS），可输出相机位姿与稠密点云。

开源的三维网格处理系统，支持网格编辑、简化、重建和点云处理，适合处理扫描或打印前的 3D 模型。

面向机器人与无人机的激光雷达-惯性-视觉紧耦合里程计，实时输出高精度位姿与彩色点云，支撑三维重建与SLAM。

基于节点的可视化编程工具箱，把照片一键重建为带纹理的 3D 模型，覆盖相机追踪、多视图立体和 HDR 成像等流程。

Meta 开源的通用前馈式三维重建模型，能从单张或多视角图像直接恢复带真实尺度的三维几何，省去传统 SfM 的繁琐标定与优化流程。

从单张开放域图像估计深度、法线和相机参数的几何模型，CVPR'25 Oral 工作，可用于单目三维重建与场景理解。

从视频中估计相机位姿、深度和相机内参的 3D 感知引擎，为几何三维重建与空间理解提供基础数据。

开源的多视图立体视觉重建库，把稀疏点云补成稠密点云、网格和纹理模型，是三维重建流水线里做稠密重建的常用组件。

一键把视频和图片转成 3D Gaussian Splatting 模型的本地桌面应用，不用命令行和云端，适合快速做三维重建。

提供室内场景的 RGB-D 扫描数据集与标注工具，用于训练和评测三维重建、语义分割等视觉模型。

仅凭视频输入就能做流式三维重建，重点解决长时序场景下局部上下文丢失的问题，适合在线建图与SLAM类应用。

FastGS 是 CVPR 2026 收录的 3D Gaussian Splatting 加速训练方案，能在约 100 秒内完成 3DGS 训练，大幅缩短三维重建的迭代时间。

用单张图片生成高质量 3D 物体的 PyTorch 实现，结合 2D 与 3D 扩散先验，解决单图三维重建中几何与纹理质量不足的问题。

实时紧耦合激光雷达-惯性-视觉里程计与建图系统，输出带RGB颜色的稠密点云和网格，适合无人机、机器人在复杂场景下做鲁棒SLAM与三维重建。

从多视角立体图像给三维重建模型自动生成纹理贴图，解决重建网格缺少真实感表面外观的问题。

从稀疏或带噪声的点云重建高质量三维表面，基于神经核场方法，适合三维重建与图形学研究。

用提示（如稀疏深度点或相机位姿）引导单目深度估计，输出高精度、尺度一致的深度图，用于三维重建和机器人抓取。

可微分渲染器 SoftRas 的官方实现，把光栅化过程变得可导，让基于图像的三维重建和几何推理能端到端训练。

在 Unity 里直接渲染和查看 3D Gaussian Splatting 重建结果，省去自己写渲染管线的麻烦，适合做三维场景可视化。

一套 Python/C++ 混合的视觉 SLAM 流水线，支持单目、双目和 RGB-D 相机，集成多种特征提取、回环检测、深度预测与语义分割，用于三维重建和场景理解。

腾讯混元开源的通用三维重建模型，能从单图或多视图快速还原三维场景，面向图像转 3D 与世界模型生成等任务。

LightGlue 是一个基于 Transformer 的轻量级局部特征匹配网络，速度快、精度高，适合 SLAM、三维重建和位姿估计等需要实时图像匹配的场景。

从单张图片生成多视角一致图像，用于三维重建的扩散模型，解决单视图生成多视图时视角不一致的问题。

用卫星影像合成可沉浸漫游的 3D 城市场景，结合 3DGS 与扩散模型补全视角，解决大范围城市三维重建数据不足的问题。

用高斯层级表示做三维重建和新视角合成，能从多视角图像重建可实时渲染的场景，适合需要高质量渲染的 3D 视觉任务。

把 VGGT 扩展到公里级场景的官方实现，解决超长序列三维重建中显存和尺度爆炸的问题，能处理大规模空间数据。

用高斯泼溅做城市级大场景三维重建，通过细节层次（LOD）策略兼顾高质量渲染与训练效率，支持新视角合成。

开源的运动恢复结构（SfM）流水线，从多张照片自动重建三维场景和相机位姿，适合做摄影测量与三维建模。

给 CUT3R 这类循环式三维重建模型换了个简单的状态更新规则，让它在长序列输入下不容易崩，提升长度泛化能力。

一个原生桌面应用，把 3D Gaussian Splatting 场景的训练、查看、编辑、自动化和导出都集成在一起，省去在多个工具间来回切换的麻烦。

基于 Three.js 的 3D 高斯泼溅渲染实现，能在浏览器里直接加载和实时查看高斯泼溅重建出的三维场景。