硬件要求
- 支持 CUDA 的 GPU，具有 7.0+ 的计算能力
- 24 GB VRAM
软件要求
- Conda
- 用于 PyTorch 扩展的 C++ 编译器（Visual Studio 2019）
- CUDA SDK 11 for PyTorch 扩展，在 Visual Studio 之后安装
- C++ 编译器和 CUDA SDK 必须兼容
拉取源码
git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting --recursive安装
SET DISTUTILS_USE_SDK=1
conda env create --file environment.yml
conda activate gaussian_splatting
# 如果报错，则执行下面命令
conda install -c anaconda vs2019_win-64
conda env update --file environment.yml训练
要运行优化器，只需使用下面命令
python train.py -s <path to COLMAP or NeRF Synthetic dataset>COLMAP合成数据集结构：
<location>
|---images
| |---<image 0>
| |---<image 1>
| |---...
|---sparse
|---0
|---cameras.bin
|---images.bin
|---points3D.bin
查看
下载编译好的查看器并解压
https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/binaries/viewers.zip
https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/binaries/viewers.zip运行实时查看器
cd gaussian-splatting\viewers\bin
SIBR_gaussianViewer_app -m <path to trained model>
