brush
SHA-256一款跨平台的高斯泼溅 3D 重建引擎，无需 CUDA，支持所有 GPU 和浏览器，比 gsplat 更易部署。
无需显卡依赖的 3D 重建神器，手机电脑浏览器都能跑。
核心功能
- 跨平台运行：支持 Windows、macOS、Linux、Android 和浏览器（Chrome/Edge）
- 无需 CUDA：利用 WebGPU 和 Burn 框架，AMD/Nvidia/Intel 显卡通用
- 实时交互式训练：边训练边查看动态，可对比输入视图
- 支持 COLMAP 和 Nerfstudio 格式，提供透明遮罩与动画序列导入
- 内置高性能查看器，可加载 .ply/.compressed.ply，支持 URL 在线流式加载
避坑指南
- •浏览器版本目前仅支持 Chrome 和 Edge，Firefox 和 Safari 仍在适配中
- •训练时深度学习框架 Burn 需要一定的显存，建议至少 4GB VRAM
- •COLMAP 数据需要中等的场景稀疏度，过大的点云可能影响实时交互
适用场景
- 3D 场景重建与实时可视化，用于影视、游戏、建筑可视化
- 在移动端或网页端展示高斯泼溅模型，无需高性能显卡
- 科研与教育演示，快速验证新数据集或训练算法
详细介绍
Brush 是一款基于高斯泼溅（Gaussian Splatting）的 3D 重建引擎，利用 Burn 机器学习框架，原生支持 macOS、Windows、Linux、Android 以及浏览器（通过 WebGPU）。与 gsplat 相比，Brush 无需任何 CUDA 依赖，可在 AMD、Nvidia、Intel 等任意显卡上平等运行，且生成的可执行文件小巧、无需复杂的环境配置。它支持 COLMAP 或 Nerfstudio 格式的数据输入，提供实时训练与可视化，可边训练边交互观察场景动态，并支持透明遮罩与动画序列回放。CLI 模式方便集成到自动化流水线。基准测试表明其渲染与训练性能通常优于 gsplat。
常见问题与排障 (1)
feature inquiry如何在 Brush 中对鱼眼图像（例如 Zipnerf）进行训练？
Brush现在支持鱼眼训练，包括OPENCV_FISHEYE，这得益于PR #434中的实现。您可以直接在具有鱼眼畸变的数据集上进行训练，并使用掩码。
标签
快速上手
安装软件
双击下载的安装程序，按提示完成安装
安装 Rust 1.88+ 和相应平台构建工具
在项目根目录运行 cargo run --release 编译优化版
程序启动后，通过 CLI 或界面加载 COLMAP 数据或 .ply 文件进行训练/查看
- 安装 Rust 1.88+ 和相应平台构建工具
- 在项目根目录运行 cargo run --release 编译优化版
- 程序启动后，通过 CLI 或界面加载 COLMAP 数据或 .ply 文件进行训练/查看
已提供 SHA-256 校验码，下载后可自行核对文件完整性
该校验码提取自 GitHub 官方 Release 页面
SHA256 校验码
b68e3e9cf052d51bf3ee30776fa5a364de7f2ba13b58443128ff797bb7bcfcd6该校验码提取自 GitHub Release 页面，下载后请自行核对文件完整性
本平台所有 SHA-256 校验码均提取自项目在 GitHub 官方 Release 页面发布的文件，未做任何修改。你可以通过 GitHub Releases 页面自行验证。
开源透明
查看 GitHub 源码卸载说明
直接删除 Brush 可执行文件和项目文件夹即可；如果通过 Cargo 安装，运行 cargo uninstall brush。
无额外依赖
下载后即可直接使用，无需安装其他运行环境
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1 FAQ