之前博客进行了COLMAP在服务器下的测试

实验笔记之——Linux实现COLMAP-CSDN博客文章浏览阅读794次，点赞24次，收藏6次。学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客NeRF 所做的任务是 Novel View Synthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose 等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF 希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。之前博客跑instant-NGP的时候，除了用官方的数据集，用自己的数据则是通过手机采集，同时获得pose与image。https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/135389922?spm=1001.2014.3001.5501而下面两个博客则分别实现了NGP与3DGS

实验笔记之——基于Linux服务器复现Instant-NGP及常用的tmux指令-CSDN博客文章浏览阅读255次，点赞7次，收藏6次。学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客NeRF 所做的任务是 Novel View Synthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose 等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF 希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。配置好后，通过./instant-ngp或者scripts/run.py就可以运行了。这个编译好像比较耗费时间~https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/135365847?spm=1001.2014.3001.5501实验笔记之——Gaussian Splatting-CSDN博客文章浏览阅读691次，点赞23次，收藏8次。之前博客对NeRF-SLAM进行了调研学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客NeRF 所做的任务是 Novel View Synthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose 等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF 希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/135349210?spm=1001.2014.3001.5501这两篇博客中，测试public的数据集效果都不错，但是用iphone的record3D录制的要么不能用要么效果很差，为此统一采用COLMAP来计算pose，再次进行测试以及对比两个方法

目录

基于COLMAP的3DGS

基于COLMAP的NGP

3DGS训练好的模型加载进行可视化

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基于COLMAP的3DGS

GitHub - graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering"

首先分别运行下面的命令来启动3DGS并可视化其在线训练的过程

conda activate 3DGS

cd gaussian-splatting/

python train.py -s /home/gwp/dataset/30fps

下面在MobaXterm下运行

conda activate 3DGS

cd gaussian-splatting/

./SIBR_viewers/install/bin/SIBR_remoteGaussian_app

训练5分钟左右的结果

训练过程的各种视角请见下视频

基于COLMAP的NGP

GitHub - NVlabs/instant-ngp: Instant neural graphics primitives: lightning fast NeRF and more

https://github.com/NVlabs/instant-ngp/blob/master/docs/nerf_dataset_tips.md

由于NGP支持的数据格式跟3DGS稍有不同，为此需要进行处理

对于参数“aabb_scale ”，如说明文档所言：

“The aabb_scale parameter is the most important instant-ngp specific parameter. It specifies the extent of the scene, defaulting to 1; that is, the scene is scaled such that the camera positions are at an average distance of 1 unit from the origin. For small synthetic scenes such as the original NeRF dataset, the default aabb_scale of 1 is ideal and leads to fastest training. The NeRF model makes the assumption that the training images can entirely be explained by a scene contained within this bounding box. However, for natural scenes where there is a background that extends beyond this bounding box, the NeRF model will struggle and may hallucinate "floaters" at the boundaries of the box. By setting aabb_scale to a larger power of 2 (up to a maximum of 128), the NeRF model will extend rays to a much larger bounding box. Note that this can impact training speed slightly. If in doubt, for natural scenes, start with an aabb_scale of 128, and subsequently reduce it if possible. The value can be directly edited in the transforms.json output file, without re-running the scripts/colmap2nerf.py script.”

aabb_scale 参数是最重要的 instant-ngp 特定参数。指定场景的范围，默认为1；也就是说，场景被缩放，使得摄像机位置距原点的平均距离为 1 个单位。对于小型合成场景（例如原始 NeRF 数据集），默认的 aabb_scale 1 是理想的，并且可以实现最快的训练。 NeRF 模型假设训练图像可以完全由该边界框内包含的场景来解释。然而，对于背景超出此边界框的自然场景，NeRF 模型将陷入困境，并可能在框的边界处产生“漂浮物”的幻觉。通过将 aabb_scale 设置为更大的 2 次方（最大可达 128），NeRF 模型会将光线扩展到更大的边界框。请注意，这可能会稍微影响训练速度。如果有疑问，对于自然场景，请从 128 的 aabb_scale 开始，然后在可能的情况下减小它。该值可以直接在transforms.json输出文件中编辑，无需重新运行scripts/colmap2nerf.py脚本。

那么此处就先设置为128吧~

data-folder$ python ~/instant-ngp/scripts/colmap2nerf.py --colmap_matcher exhaustive --run_colmap --aabb_scale 128

注意图片的文件名字需要是images（当然也可以通过输入参数修改了）

过程感觉跟3DGS中的差不多~也是一样的耗时hhh（记得要开tmux），只是数据格式支持不一样~

不知道为啥生成的transform.json只有2个camera~

改为下面的命令测试则可以了！（添加了--colmap_camera_model SIMPLE_PINHOLE）

data-folder$ python ~/instant-ngp/scripts/colmap2nerf.py --colmap_matcher exhaustive --run_colmap --aabb_scale 32 --colmap_camera_model SIMPLE_PINHOLE

同时用colmap gui也试试

NGP的运行代码如下：

conda activate nerf-ngp

cd instant-ngp/

./instant-ngp /home/gwp/dataset/30fps_for_ngp/

结果如下图所示

虽然渲染久一些效果会有点提升

但是这个效果应该是不如3DGS的~（这可能也跟上面提到的aabb_scale有关）

把值从32改为1的效果如下：

好像更差~那改为128呢？

好像有点提升，但是比起3DGS还是差一些~

渲染的过程可视化如下

3DGS训练好的模型加载进行可视化

上面的测试中都是边训练边看效果，此处看看直接训练好开奖的结果吧哈~

如下图所示，大概半个小时左右，训练好了一个3DGS，看着PSNR还挺高的，打算加载看看效果~

平时边训练边看结果的代码如下：

conda activate 3DGS

cd gaussian-splatting/

./SIBR_viewers/install/bin/SIBR_remoteGaussian_app

但如果当前没有训练会看到加载的空空如也~

细看gaussian-splatting/的文件组成会发现，它会把训练的结果保存在output中

这个就是当前训练好的模型了。如果要指向某个训练好的模型，应该是

./<SIBR install dir>/bin/SIBR_gaussianViewer_app -m <path to trained model>


./SIBR_viewers/install/bin/SIBR_gaussianViewer_app -m "/home/gwp/gaussian-splatting/output/1f6d93f1-5/"

效果如下视频所示