产品简介
Splatline 是一个MIT许可的开源工具，能将2D视频和照片快速转换为交互式3D高斯点云场景。它支持多种3DGS后端（如VGGT、LongSplat），无需CUDA即可在macOS、Windows和Linux上运行。适合需要创建3D内容的开发者、艺术家和研究人员，解决传统3D重建复杂、依赖专用硬件或处理闪烁的问题。
核心功能
- 支持多个Gaussian splatting后端（VGGT、LongSplat、DepthSplat、SHARP、TripoSplat）
- 提供Rerun可视化、SuperSplat编辑器和Electron桌面播放器查看3D场景
- 内置人体动作重建管道（支持骨架和网格恢复）
- 新增FastAPI + SSE后端，支持实时进度流
- 跨平台运行（Windows、macOS、Linux），部分平台无需CUDA
快速开始
- 第一步：安装依赖，运行 pip install -r requirements.txt 和 npm install（用于Electron播放器）
- 第二步：转换视频或照片为3D场景，例如运行 python run_video_3d.py
- 第三步：使用内置查看器（如Rerun、Electron桌面播放器或SuperSplat编辑器）查看和交互3D结果
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | Splatline | 同类方案 |
|---|---|---|
| 3D场景连贯性 | 使用LongSplat后端实现单一致场景，无闪烁，具有时间一致性 | 传统逐帧处理可能导致场景闪烁和不连贯 |
| 相机位姿估计 | 使用VGGT后端在1秒内提供相机位姿，无需外部工具如COLMAP | 传统方法依赖COLMAP等工具进行位姿估计，流程复杂 |
| 多视图支持 | 使用DepthSplat支持多视图深度条件splatting，提升几何一致性 | 仅支持单张图像处理，几何细节有限 |
| 全局几何 | 使用VGGT从整个视频生成密集深度和点云，支持全局几何 | 缺乏全局几何信息，重建结果可能局部化 |
适合谁用
- 需要将2D视频快速转为3D模型的3D内容创作者或开发者
- 进行计算机视觉研究或实验的学者
- 希望在不依赖CUDA的macOS上生成3D场景的用户
下载与版本
当前最新版本为 v2.0.0，发布于 2026-07-08。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/jaskirat1616/Splatline