《DriveStudio 项目安装与配置指南》

《DriveStudio 项目安装与配置指南》

drivestudio A 3DGS framework for omni urban scene reconstruction and simulation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/drivestudio

1. 项目基础介绍

DriveStudio 是一个开源的 3D 城市场景重建与仿真框架，旨在通过多种高斯表示方法，联合重建背景、车辆以及非刚性类别（如行人、骑行者等）的驾驶日志。该项目提供了统一的数据系统，支持多种流行的驾驶数据集，包括 Waymo、PandaSet、Argoverse2、KITTI、NuScenes 和 NuPlan。DriveStudio 还包含了 OmniRe：全场景重建方法等的官方实现。

主要编程语言：Python

2. 关键技术和框架

• 编程语言：Python
• 关键技术：
  • 高斯表示方法（Gaussian Representations）
  • scene graphs（场景图）
  • gsplat 栅格化内核
  • 相机位姿精炼
  • 物体标注框精炼
  • 多相机训练
• 框架和库：
  • PyTorch
  • gsplat
  • pytorch3d
  • nvdiffrast

3. 安装和配置准备工作

在开始安装前，请确保您的系统已经安装了以下依赖项：

• Python 3.9 或更高版本
• conda（推荐使用 Anaconda）
• Git

详细安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开终端，执行以下命令克隆项目仓库：

git clone --recursive https://github.com/ziyc/drivestudio.git
cd drivestudio

步骤 2：创建虚拟环境

在项目目录下创建并激活虚拟环境：

conda create -n drivestudio python=3.9 -y
conda activate drivestudio

步骤 3：安装依赖

安装项目所需的依赖库：

pip install -r requirements.txt

安装 gsplat 栅格化内核：

pip install git+https://github.com/nerfstudio-project/gsplat.git@v1.3.0

安装 pytorch3d：

pip install git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git

安装 nvdiffrast：

pip install git+https://github.com/NVlabs/nvdiffrast

步骤 4：安装 SMPL Gaussians

进入 third_party/smplx/ 目录，安装 SMPL Gaussians：

cd third_party/smplx/
pip install -e .
cd ../..

至此，DriveStudio 的安装和配置工作已完成。您可以按照项目文档中的说明进行数据准备和模型训练。

drivestudio A 3DGS framework for omni urban scene reconstruction and simulation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/drivestudio