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3D Gaussian Splatting学习记录11.1
3D Gaussian Splatting是一种用一组2D图像/视频创建高质量3D场景,从而可以从任意角度渲染的方法。类似NeRF但效果更好。
在本地复现
参考A beginner friendly introduction to 3D Gaussian Splats and tutorial on how to train them.和3D Gaussian Splatting入门指南 - 哔哩哔哩
- 下载环境,安装python、git、CUDA
- 在想安装的目录地址栏输入cmd,再输入git clone git@github:graphdeco-inria/gaussian-splatting.git --recursive
- 拍摄各个角度的照片,放入项目新建的data/input文件夹
- 下载安装COLMAP(对应CUDA版本的),解压后添加到电脑系统的环境变量中
- 在项目地址栏键入cmd,再输入python convert.py -s data,运行可获取相机位姿
- 打开COLMAP.bat可看到可视化相机位姿,File>Import model,选择文件data/sparse/0,可看到可视化点云
- python train.py -s data/output,训练
- 下载可视化工具,运行.\viewers\bin\SIBR_gaussianViewer_app -m data/output
在服务器复现
- 在目录hufei/code/gaussian-spaltting,激活虚拟环境conda activate gaussian
- python train.py -s ./dataset/db/playroom
- 更新pip,安装numpy
- NameError: name 's' is not defined - 解决: 将gaussian_renderer/__init__.py, line 88 的代码注释掉
- 开始训练了,但是训练完不成就结束了
- 解决:应是和其他程序公用显卡的问题,在train.py的26行os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1',训练完成
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