概要

FastGSは論文「Training 3D Gaussian Splatting in 100 Seconds」の公式リポジトリで、3Dシーン表現としてのガウシアン・スプラッティング（小さい3次元ガウス分布を配置し、それらを2D画面へスプラットしてレンダリングする手法）を極めて短時間で学習することを目的とした研究実装です。公式ホームページとarXiv論文が参照可能で、実行バイナリ（executable）の公開が2025年11月30日までに予定されています。リポジトリ自体は現状軽量で、READMEとLICENSEのみが含まれていますが、今後のコード／実行環境の公開により実践的な利用が期待されます。

リポジトリの統計情報

• スター数: 14
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 14
• コミット数: 2
• ファイル数: 2
• メインの言語: 未指定

主な特徴

• 3Dガウシアン・スプラッティングを短時間で学習（論文タイトルは「100 Seconds」）。
• 公式実装および関連資料（ホームページ、arXiv論文）を提供。
• 2025年11月末までに実行可能なバイナリの公開を予定。
• 現状は軽量なリポジトリ構成で、今後の拡張が期待される。

技術的なポイント

FastGSの中心は「3D Gaussian Splatting」というシーン表現と、それを高速に学習するためのアルゴリズム設計です。ガウシアン・スプラッティングは、点やメッシュではなく、各点に対応する3次元ガウス分布（位置、共分散、色・放射輝度、透明度等の属性）を配置し、これをビューポートに向けて差分可能にスプラット（重ね合わせ）することでレンダリングを行います。本手法が「100秒で学習可能」とするためには、以下のような技術的工夫が考えられます（論文に記載の具体的方法に依存しますが、一般的な要素）：

• 高速な差分可能スプラッティング実装：ガウスの射影とピクセルへの寄与を効率的に計算するGPUカーネルやベクトル化処理により、レンダリングと勾配伝播を低レイテンシで実行。
• 初期化とプルーニング戦略：大量のガウスを安定的かつ迅速に最適化するために、粗い初期配置→重要度に基づく縮小や統合を行うことで計算負荷を低減。
• マルチスケール表現とロス設計：ピクセル単位のフォトメトリック誤差に加え、滑らかさや過学習を抑える正則化項、視点間整合性を保つための幾何学的制約を組み合わせることで、少ない反復で実用的な品質を達成。
• 実用的なパイプライン：データ読み込み、カメラパラメータ、バッチ処理、チェックポイント保存、視覚化ツール等を統合し、短時間で実験可能な実行フローを整備。

公式READMEではホームページと論文が参照でき、さらに実行可能バイナリの公開が予告されています。現時点のリポジトリは最小構成ですが、公開されるコードおよびバイナリでは、上述の高速化技術（GPU最適化・差分可能レンダラ・効率的な最適化ループ等）が主要な実装ポイントになると期待されます。FastGSはNeRFのようなニューラルボリューム表現とは異なり、ガウス分布を直接扱うため、レンダリングがより直接的かつ効率的になり得る点が利点です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• LICENSE: file
• README.md: file

現状、ファイル数は少なくREADMEにプロジェクト概要とリンク、ニュース（TODO）情報が記載されています。将来的なコミットでサンプルデータ、実行スクリプト、依存関係記述（requirements.txt や environment.yml）、およびGPUバイナリ等が追加される見込みです。

まとめ

短時間で学習できる3D表現の公式実装。今後の実行バイナリ公開に注目。

リポジトリ情報：

• 名前: FastGS
• 説明: Offical code for “FastGS: Training 3D Gaussian Splatting in 100 Seconds”
• スター数: 14
• 言語: null
• URL: https://github.com/fastgs/FastGS
• オーナー: fastgs
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/238862579?v=4

READMEの抜粋：

FastGS

📣 News

📢 Current Status:

• TODO:
  1. [2025.11.30] Open-sourced executable (code to be released before Nov 30, 2025)