开源项目BAD-Gaussians安装与配置指南-优快云博客

开源项目BAD-Gaussians安装与配置指南

BAD-Gaussians Official implementation of "BAD-Gaussians: Bundle Adjusted Deblur Gaussian Splatting". ⚡Train a scene from real-world blurry images in minutes! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BAD-Gaussians

1. 项目基础介绍

BAD-Gaussians是一个基于nerfstudio框架的开源项目，主要用于处理运动模糊的图像并进行去模糊处理。该项目实现了论文"BAD-Gaussians: Bundle Adjusted Deblur Gaussian Splatting"中的算法，可以在短时间内从真实世界的模糊图像中训练出场景。

主要的编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

nerfstudio框架：用于神经辐射场（NeRF）的科研和开发框架。
Bundle Adjustment：一种用于优化相机姿态估计的算法，用于提高去模糊的准确性。
Gaussian Splatting：一种将3D点云转换为连续体积表示的技术，用于渲染。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

确保你的系统中安装了Python（版本小于3.11）。
安装conda（推荐），以便更好地管理Python环境和依赖项。

安装步骤

创建conda环境并安装依赖项

# 创建一个名为nerfstudio的新conda环境
conda create --name nerfstudio -y python<3.11

# 激活nerfstudio环境
conda activate nerfstudio

# 安装必要的依赖项
pip install --upgrade pip setuptools
pip install torch==2.1.2+cu118 torchvision==0.16.2+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
conda install -c nvidia/label/cuda-11.8.0 cuda-toolkit
pip install ninja git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch

安装nerfstudio
```
pip install nerfstudio==1.0.3
```

安装BAD-Gaussians项目

pip install git+https://github.com/WU-CVGL/BAD-Gaussians

准备数据集

根据项目的需求，你可能需要下载和准备特定的数据集。项目支持使用nerfstudio的工具来处理数据，例如：
```
ns-process-data images --data /path/to/your/data --output-dir /path/to/output
```
训练模型

使用nerfstudio提供的命令来训练模型，具体的命令会依赖于你的数据集和训练需求：
```
ns-train bad-gaussians --data /path/to/your/data --vis viewer+tensorboard
```
根据实际需求调整命令行参数。

渲染视频

训练完成后，你可以使用以下命令来生成视频：

ns-render interpolate --load-config /path/to/config.yml --pose-source train --frame-rate 30 --interpolation-steps 10 --output-path /path/to/output.mp4

请确保在执行上述步骤时，路径指向正确的文件和目录。如果遇到任何问题，请参考项目的README文件和nerfstudio的官方文档以获取更多帮助。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考