1. 环境配置:
操作系统: Ubuntu 20.04
显卡: Geforce RTX 3090 Ti
CUDA:11.8
Anaconda3
colmap: 3.9 (>3.8,不然后续运行convert.py会出问题)
其它的在3dgs官方的虚拟环境中已经配置好了
2. 3DGS安装:
** ** 直接安装官网步骤安装即可,链接如下:
GitHub - graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering"Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering" - graphdeco-inria/gaussian-splattinghttps://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 安装完,配置好虚拟环境后,记得在安装目录下下载两个子模块,在submodules文件夹下,执行命令:pip install submodules/diff-gaussian-rasterization与pip install submodules/simple-knn,不然训练会出问题。
3. 代码复现流程:
3.1:首先准备好要训练的视频,笔者用的是b站up主拍摄的视频(视频链接放到末尾)。在gaussian-splatting文件夹下创建data文件夹,将视频放到data文件夹下(笔者放到了data的ggbond下):
3.2:执行下面命令,使用ffmpeg截取视频帧为图片,在ggbond目录下创建input目录,将截取好的图片放到该目录下(要在创建好的虚拟环境下执行,不然会报错)
结果如下:
3.3:返回到gaussian-splatting文件夹下,使用源码中的convert.py生成点云,过程中会调用colmap,colmap版本一定要大于3.8,否则会出问题。执行如下代码:
执行完成后,会出现如下文件:
3.4:执行下面代码,开始训练:
训练完成后,data文件夹下生成一个output文件夹,里面存放着训练结果。
3.5:可视化:在Ubuntu下进行可视化,环境配置非常复杂。笔者选择在Windows下可视化训练结果,只需下载官方提供的Viewer工具即可(Windows电脑需要有GPU,核显估计不行),链接:https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/binaries/viewers.zip
下载好后,将训练好后的文件夹放到viewers文件夹下,打开cmd,执行下面命令(注意斜杆,windows是\,linux是/):
可视化结果:
4. 参考链接:
3D Gaussian Spaltting代码复现全流程与代码结构解读_3d gaussian splatting复现-CSDN博客
3D Gaussian Splatting复现-CSDN博客
视频来源:
3D Gaussian Splatting本地部署【windows系统免环境配置】_哔哩哔哩_bilibili
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