3D Gaussian Splatting复现

已于 2024-01-04 10:32:19 修改
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文章标签： python Gaussian Splatting NeRF
于 2024-01-04 10:19:18 首次发布
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本文详细介绍了在Linux系统上配置环境、安装必要的库（如CUDA、conda、FFmpeg和colmap），以及如何使用GaussianSplatting源码进行视频处理、生成点云、训练模型和最终可视化结果的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        最近3D Gaussian Splatting很火，网上有很多复现过程，大部分都是在Windows上的。Linux上配置环境会方便简单一点，这里记录一下我在Linux上复现的过程。

        Windows下的环境配置和编译，建议看这个up主的视频配置，讲解的很细致：3D Gaussian Splatting從0開始到Unreal與Unity-( pzman )_哔哩哔哩_bilibili

预先准备

        一支MP4格式的视频，可以是你用手机拍摄的任何一个你想要重建的物体或者环境的视频。

        Gaussian Splatting的源码，源码地址：GitHub - graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance F

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Sakuya__
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最新！首个基于3D Gaussian Splatting从运动模糊图像重建清晰3D场景
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04-21 803
本文提出了一种名为DeblurGS的方法，用于从相机运动模糊图像中恢复清晰的3D场景。该方法利用3D高斯溅射模拟相机运动，并通过优化过程实现模糊图像与合成图像的匹配，从而实现相机运动轨迹和3D场景的联合优化。为了处理初始相机位姿不准确的问题，提出了高斯密度正则化退火策略。实验结果显示，该方法在去模糊和3D场景重建方面达到了最先进的效果，同时适用于实际模糊视频场景。本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。在这里给大家推荐3D视觉工坊联合Gigi主讲老师推出的新课《
3D Gaussian Splatting（部分手动复现）
2301_79551546的博客
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实操流程
新手小白第一次复现3D高斯&3DGS复现全流程
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新手小白第一次复现3D高斯&3DGS&3D Gaussian Splatting &Linux系统 新手小白与error硬磕到底 Linux系统无法播放MP4视频？ 读入 PNG 图像文件时发生严重错误：Not a PNG file 显卡3080ti＆操作系统Ubuntu 20.04.3 LTS＆ 操作系统位数x86_64 Ubuntu 20.04.3纯文本界面、图形界面切换 稳扎稳打&Ubuntu 20.04.3 LTS更新显卡驱动遇到纯黑的/闪光标的黑屏怎么办？&安装colmap编译环节报错怎么办：“undefined reference to `TIFFReadRGBAImage@LIBTIFF_4.0'”&colmap编译报错踩了无数个坑&第一视角尝试解决colmap编译报错的N种方法&解决报错：由于找不到cudart64_12.dll，无法继续执行代码，重新安装程序可能会解决此问题&点云ply文件可视化
Gaussian Splatting复现过程
m0_62725661的博客
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Gaussian Splatting复现过程
复现代码（含排错）——3D Gaussian Splatting
m0_69023437的博客
10-28 1521
但是！！！
3D Gaussian Spaltting代码复现全流程与代码结构解读
weixin_71780622的博客
01-09 1万+
文章详细介绍了3D Gaussian splatting的代码复现流程（在ubuntu18.04上训练模型，在windows10上使用SIBR_viewers查看），并对论文以及代码做了简要概述。
3d gaussian splatting代码复现
xixihhaadgfdgf的博客
09-20 1895
5.训练：下载数据集：https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/2.确保系统为11版本的cuda（我使用11.6）,并将下面内容加入.bashrc（在根目录）文件中。（不是相同的配置可能会出现报错）复现过程：出错版(最后有总结版)3.在下载的文件目录下运行。配置：使用远程服务器，7. 解决方案:参考。
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering论文中代码复现及排错过程
Destiny_Di的博客
11-06 1万+
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering论文中代码复现以及排错过程
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering（论文中代码复现）
qwertyudfghj的博客
12-21 4523
主要研究方法是使用3D高斯光点绘制（3D Gaussian Splatting）方法进行实时光辐射场渲染。该方法结合了3D高斯场表示和实时可微分渲染器，通过优化3D高斯场的属性和密度控制，实现了高质量的光辐射场渲染。同时，该方法还采用了基于瓦片的光斑渲染技术，实现了对多个数据集的实时渲染。通过这种方法，该研究在保持最佳质量的同时，大大提高了场景优化和新视图合成的速度。
3D Gaussian Spaltting代码复现遇到的问题
weixin_48853368的博客
04-08 1858
3D Gaussian Splatting 遇到的out of memory问题
3D Gaussian Splatting Linux端部署指南（含Linux可视化）
serapan的博客
02-21 2万+
B站上看过windows版本的部署方式，可惜我的电脑没有GPU，linux服务器才有，于是根据github官网探索3D Gaussian Splatting的Linux端部署方式，记录一下。
学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研
热门推荐
gwpscut的博客
01-09 2万+
论文主页3D Gaussian Splatting是最近NeRF方面的突破性工作，它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化，优化速度也快（能够在较少的训练时间，实现SOTA级别的NeRF的实时渲染效果，且可以以 1080p 分辨率进行高质量的实时（≥ 30 fps）新视图合成）。开山之作就是论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”是2023年SIGGRAPH最佳论文。
论文阅读：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
fishfuck的博客
08-11 902
辐射场方法最近彻底改变了用多张照片或视频捕获的场景的新颖视角合成。然而，要获得高视觉质量，仍然需要训练和渲染成本高昂的神经网络，而最近更快的方法不可避免地要牺牲速度来换取质量。对于无界和完整的场景(而不是孤立的对象)和1080p分辨率的渲染，目前还没有一种方法可以达到实时显示速率。我们引入了三个关键元素，使我们能够在保持有竞争力的训练时间的同时获得最先进的视觉质量，并重要的是允许在1080p分辨率下进行高质量的实时(≥30 fps)新颖视图合成。
3D Gaussian Splatting
whaosoft143ai的博客
01-08 1864
本文转载于大佬~~这是3D Gaussian Splatting综述, 先回顾3D Gaussian的原理和应用，借着全面比较了3D GS在静态场景、动态场景和驾驶场景中的性能，最后为未来指明了研究方向！三维 Gaussian splatting（3DGS）是近年来在显式辐射场和计算机图形学领域出现的一种变革性技术。这种创新方法的特点是使用了数百万个3D高斯，这与神经辐射场（NeRF）方法有很大的不同，后者主要使用隐式的基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3D GS凭借其明确的场景表示和可微分的渲染算法，
3D Gaussian Splatting利用Anaconda复现过程中遇到的安装 diff-gaussian-rasterization 时的若干问题解决
2301_80873304的博客
01-18 985
ps：一般要是报错带有http之类的都是网络之类的问题，这个可以去网上搜conda的网络换源教，程也可以者多重试几遍（我总是在那里转个不停不下载，就很烦），这个有些下载确实慢，要有点耐心，还有千万不要直接一来就condaenvcreate--fileenvironment.yml（官网上给出过失败例子），这个一次成功的，基本上也不会来找教程。（这个网上有超级详细的教程）那个diff什么的安装，要求很恶心，我是用anaconda做的，大致讲一下我是怎么安装进去的（新手小白，如有错误，请多多包涵）
3DGS代码复现 windows系统操作流程（3D Guassian Splatting）
xzrrr的博客
11-13 1857
Camera Point View 窗口：用于控制相机的视角、路径和参数。你可以保存和加载相机视角，设置关键帧，调整相机的 FOV（视场角），并控制相机的运动速度和加速度。Snap to closest：捕捉最近的物体，快速对准焦点。FOV Y：控制垂直视场角，值越小，视角越窄。Record 和 Play：记录相机路径并播放已记录的运动轨迹。Mode（模式选择） 来控制摄像机的操作。SIBR 支持多种相机模式，允许用户根据不同的需求进行调节。
复现Gaussian Splatting SLAM
weixin_53805189的博客
03-21 2592
自己安了一个双系统因为在wsl2上实验失败了（问题1,2,3,4,5）在实验室的服务器上实验失败了（问题：无法可视化）最后安装双系统然后根据上面的做法做下来就成功了注意！！因为MonoGS比较新，所以很多出现的问题没办法在网络上找到可以尝试在论文开源的代码下面，找到issue，然后看看里面有没有跟你一样的问题，如果找不到问题所在，可以直接在里面发布自己的问题，问作者，作者会回答的！！！最后的配置：cuda11.8。
Gaussian Splatting高斯溅射代码复现
m0_69656991的博客
09-15 1503
（1）首先查看自己电脑驱动的版本，win+r，输入cmd，然后再输入nvidia-smi，就可以出现自己电脑的相关情况，红色框框的区域可以看见自己电脑驱动所能支持的最大运行API版本就是多少，这个是12.2版本的，说明支持这个版本以下的所有CUDA，回顾我们刚刚看论文，他需要的是11.8版本的，那我们就可以安装他所要求的11.8版本的。3、其他的东西在readme里面没有直接让装，就可以先不用管他比如cudnn，toolkit，因为这些个东西可能会在项目的environment文件里面自动安装好。
GuassianSplatting在Linux下的复现
qq_53571485的博客
09-25 994
本文介绍了guassiansplatting的复现流程，包括环境配置以及运行代码的具体流程。
gaussian_splatting复现
最新发布
03-13
### 关于 Gaussian Splatting 的复现 为了成功实现 Gaussian Splatting 的复现，可以遵循以下指导： #### 准备环境 确保安装了必要的依赖库以及配置好了开发环境。通常这涉及到 Python 和特定版本的 PyTorch 安装。 #### 获取源码 从官方仓库或其他可靠的资源获取 `gaussian-splatting` 项目的最新源代码[^3]。项目结构可能包括多个文件夹用于存储数据集、预处理脚本、训练和推理代码等。 #### 数据准备 对于给定的数据路径 `<path_to_dataset>` ，需要准备好合适的输入数据集。此过程涉及下载并解压相应的数据包到指定位置，并按照文档说明调整目录结构以便程序能够正确读取这些文件[^2]。 #### 运行转换命令 执行如下所示的命令来启动特征提取流程： ```bash python convert.py -s <path_to_dataset> ``` 如果遇到错误提示 `"ERROR:root:Feature extraction failed"`，则可能是由于缺少某些前置条件或者硬件兼容性问题引起的。此时建议查阅日志信息进一步排查原因，也可以尝试更新驱动程序或更换计算设备测试是否能解决问题。 #### 训练模型 一旦完成了前期准备工作之后就可以开始正式训练阶段了。通过设置参数 `-s` 来指明数据集的位置以及定义迭代次数 `--iterations` 。例如下面这条指令将会基于名为 'playroom' 的合成场景，在本地磁盘上的某个具体地址下进行为期六千次的学习循环： ```bash python train.py -s E:\3dgs-data\tandt_db\db\playroom --iterations 6000 ``` #### 可视化效果 最后一步就是利用生成好的三维高斯分布来进行渲染展示。这部分功能往往由框架自带工具支持，只需调用相应接口即可获得高质量图像输出[^1]。
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