Octree-GS: 面向一致性的实时渲染与LOD结构化3D高斯方法

Octree-GS: 面向一致性的实时渲染与LOD结构化3D高斯方法

Octree-GS Octree-GS: Towards Consistent Real-time Rendering with LOD-Structured 3D Gaussians 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/oc/Octree-GS

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项目介绍

Octree-GS 是一个旨在实现一致性和高效实时渲染的开源项目，它利用了Level-of-Detail（LOD）技术，通过LOD结构化的3D高斯方法来支持场景表示的细节层次分解。该模型能够动态选择最适合的分辨率级别，从多分辨率锚点集中，确保在适应性LOD调整中保持高质量渲染效果。此外，Octree-GS已适应多种Gaussian原始类型，适用于大规模场景的详细层次展示，并提供了基准数据集的渲染实例和训练检查点。

项目快速启动

环境准备

首先，确认你的系统配置，推荐使用Ubuntu 18.04、CUDA 11.6和GCC 9.4.0，尽管其他相似配置可能也适用。接着，按照以下步骤进行：

git clone https://github.com/city-super/Octree-GS --recursive
cd Octree-GS
SET DISTUTILS_USE_SDK=1 # 仅对Windows环境设置
conda env create --file environment.yml
conda activate octree_gs

数据准备

创建项目路径下的data文件夹并组织好所需的数据结构，具体的公共数据集下载地址可在项目页面找到。对于自定义数据，需使用Colmap预处理图像序列以获取SfM点云和相机姿态。

运行示例

快速体验Octree-GS，你可以直接运行一个场景的训练脚本，例如使用Mip-NeRF360数据集：

bash train_mipnerf360.sh

确保你的GPU资源充足，并考虑调整CPU核心占用率以优化训练速度。

应用案例与最佳实践

Octree-GS在多个场景下展示了其能力，包括但不限于Mip-NeRF360、Tanks&Temples、Deep Blending和MatrixCity等。一个最佳实践是通过修改single_train.sh脚本来单独训练场景，定制实验参数，比如GPU选择、初始化层级和采样间隔，以适应不同规模和需求的项目。

示例代码片段

为了单个场景训练的快速部署，参考以下简化配置：

# 在single_train.sh中配置
scene="dataset_name/scene_name/"
exp_name="your_experiment"
gpu="-1" # 自动选择最闲置的GPU
ratio=1.0 # 根据实际情况调整
bash single_train.sh

典型生态项目

虽然Octree-GS本身作为核心项目存在，但其设计思想和实现策略可以启发相关领域内的其他项目。例如，结合深度学习框架进行实时渲染增强、在游戏开发中实现高效的场景管理或是用于虚拟现实中的动态加载技术都是其应用方向。开发者可根据Octree-GS提供的基础，拓展到更多依赖于高效3D场景渲染的生态系统中，如增强现实应用、复杂环境模拟和大数据量的地理信息系统。

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通过上述指导，开发者可以迅速开始在自己的项目中集成和利用Octree-GS的强大功能，探索在三维渲染和场景管理中的无限可能性。记住，了解项目具体细节和最新进展，应及时查阅项目主页和官方文档。

Octree-GS Octree-GS: Towards Consistent Real-time Rendering with LOD-Structured 3D Gaussians 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/oc/Octree-GS