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可参考下面的开源项目

1. EfficientGaussian（高效大场景高斯重建）

项目地址：https://github.com/fuenwang/EfficientGaussian

核心匹配点：

专为大场景设计，通过「分层高斯聚类+稀疏更新」解决3DGS的内存瓶颈，支持城市级场景重建；

训练效率比标准3DGS提升10倍以上，支持百万级点云规模；

支持RGB图像输入，输出稠密3D模型，可直接用于可视化、导航等下游任务。

优势：代码简洁，支持单机多卡训练，提供预训练模型和城市级数据集（如Paris-Lille-3D）。

2. MegaGaussian（超大规模高斯溅射）

项目地址：https://github.com/megagaussian/MegaGaussian

核心匹配点：

针对「超大规模场景」（如平方公里级），提出「自适应高斯分块+增量训练」方案，突破3DGS的规模限制；

支持从无人机航拍图像重建城市/自然场景，内存占用仅为标准3DGS的1/5；

兼容VastGaussian的输入格式（多视角图像+相机参数），输出支持实时渲染。

优势：提供完整的大场景数据处理 pipeline（图像去畸变、相机标定），适合工业级应用。

3. DynamicGaussian（动态大场景扩展）

项目地址：https://github.com/hustvl/DynamicGaussian

核心匹配点：

基于高斯溅射，支持「动态大场景」重建（如人群、车辆移动的城市场景），扩展了VastGaussian的静态场景限制；

采用「时空高斯聚类」，兼顾时间一致性和空间精度，训练效率与VastGaussian相当；

支持多模态输入（RGB+LiDAR可选），适合复杂动态环境重建。

二、技术同源（神经辐射场+大场景优化）

VastGaussian 本质是「高斯溅射+大场景适配」，而以下项目基于 神经辐射场（NeRF） 改进，同样聚焦大场景重建，技术原理同源（均为隐式3D表示）：

1. Instant-NGP（实时神经辐射场）

项目地址：https://github.com/NVlabs/instant-ngp

核心匹配点：

突破传统NeRF的速度瓶颈，支持实时训练/渲染，可处理中等规模大场景（如校园、公园）；

采用「多分辨率哈希编码」，内存效率高，支持从手机拍摄的多视角图像快速重建；

衍生版本（如 ngp_pl）支持大场景分块训练，接近VastGaussian的规模适配能力。

优势：生态成熟，支持Python/C++部署，兼容多种数据集（CO3D、Blender）。

2. TensoRF（张量分解神经辐射场）

项目地址：https://github.com/apchenstu/TensoRF

核心匹配点：

用「张量分解」压缩NeRF的隐式表示，支持大场景（如城市街区）重建，内存占用比标准NeRF低两个数量级；

训练速度比NeRF快50倍，重建精度与VastGaussian持平，适合资源受限场景；

支持稀疏视角输入（仅需几十张图像），降低数据采集成本。

3. Point-NeRF（点云引导大场景重建）

项目地址：https://github.com/Pointcept/Point-NeRF

核心匹配点：

融合点云先验（如LiDAR点云），解决大场景NeRF的「空洞问题」，重建完整性优于VastGaussian；

支持超大规模场景（如10平方公里城市），通过「点云分块+特征复用」提升效率；

输出稠密3D点云+纹理，可直接用于3D建模、GIS等行业应用。

三、场景拓展（开源大场景3D重建工具链）

以下项目虽技术路线略有差异，但聚焦「大场景落地」，提供完整工具链（数据处理→训练→可视化），与VastGaussian的应用场景高度重合：

1. OpenMVS（多视图立体视觉开源库）

项目地址：https://github.com/cdcseacave/openMVS

核心匹配点：

基于传统多视图立体（MVS）技术，支持大场景（如古建筑、城市）稠密重建，无需GPU也可运行；

输出高精度3D网格模型，兼容VastGaussian的可视化流程，适合对精度要求高的场景；

生态完善，可与COLMAP（相机标定工具）无缝衔接，数据处理 pipeline 成熟。

2. COLMAP + PyMVSNet（开源大场景MVS方案）

COLMAP地址：https://github.com/colmap/colmap（相机标定+稀疏点云）

PyMVSNet地址：https://github.com/xy-guo/PyMVSNet（稠密点云重建）

核心匹配点：

工业级开源组合，支持从多视角图像重建大场景稠密点云，流程与VastGaussian一致（输入图像→输出3D模型）；

支持分布式处理，可处理TB级图像数据，适合超大规模场景（如景区、园区）；

无闭源依赖，可自由二次开发，适合学术研究和工业落地。

3. Meshroom（开源大场景3D重建工具）

项目地址：https://github.com/alicevision/meshroom

核心匹配点：

可视化流程化工具，支持大场景自动重建（从图像输入到3D网格输出一键完成）；

基于AliceVision开源框架，融合MVS、SfM技术，适合非专业用户快速上手；

支持无人机/卫星图像输入，可用于地形、城市建模，与VastGaussian的大场景定位一致。

四、选型建议

优先高斯溅射路线：若需「实时渲染+高保真」，选 EfficientGaussian/MegaGaussian（与VastGaussian技术最贴近）；

需动态场景支持：选 DynamicGaussian（唯一支持动态大场景的高斯类开源项目）；

资源受限/快速落地：选 Instant-NGP/TensoRF（训练速度快，部署成本低）；

行业级精度要求：选 OpenMVS/COLMAP+PyMVSNet（传统MVS技术，精度更稳定）；

多模态输入（如LiDAR）：选 Point-NeRF（融合点云先验，重建完整性更优）。