它能做什么
gsplat 是 CUDA 加速的可微分栅格化库，经常作为现代 3DGS 训练框架的底层能力。
gsplat 的价值在于把 3DGS 流程中的训练环节变得更可控。实际使用时，建议先用小数据集确认输入输出，再把它放入完整项目流程。
Training Library
gsplat
gsplat 是 CUDA 加速的可微分栅格化库，经常作为现代 3DGS 训练框架的底层能力。
阶段：训练训练阶段3DGS 工作流生产与研究参考
如何用于 3DGS
- 用 gsplat 读取已对齐的数据集，并根据显存、目标质量和训练时间选择参数。
- 训练过程中关注 loss、预览画面、浮点噪声和缺失区域，必要时回到采集或对齐步骤修正数据。
- 导出 PLY、SPLAT、SPZ 或其他目标格式，再进入查看、编辑或发布流程。
注意事项
- 训练问题往往来自采集或对齐，而不只是训练器参数。
- 显存、训练时长、模型大小和最终画质之间需要取舍。