Taichi Splatting 开源项目最佳实践教程

Taichi Splatting 开源项目最佳实践教程

taichi-splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/taichi-splatting

1. 项目介绍

Taichi Splatting 是一个基于 Taichi 和 PyTorch 的开源项目，用于实现高斯散点渲染（Gaussian Splatting）。该项目对原始的 Taichi 3D Gaussian Splatting 进行了重构和优化，使其更加灵活且支持梯度计算。通过分离渲染算法的不同操作（投影、着色函数、瓦片映射和光栅化），可以以多种方式组合使用，从而满足不同应用的需求。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保安装以下依赖项：

• Python >= 3.10
• PyTorch
• Taichi Nightly

使用如下命令创建一个环境（例如使用 conda 和 mambaforge）：

conda create -n taichi-splatting python=3.10
conda activate taichi-splatting

然后安装 PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

安装 Taichi Nightly：

pip install --upgrade -i https://pypi.taichi.graphics/simple/ taichi-nightly

项目安装

安装 Taichi Splatting：

pip install taichi-splatting

或者克隆仓库并本地安装：

git clone https://github.com/uc-vision/taichi-splatting.git
cd taichi-splatting
pip install .

3. 应用案例和最佳实践

案例一：图像高斯散点拟合

使用项目中的 fit_image_gaussians 工具拟合随机初始化的高斯散点到二维图像。以下是一个基本的使用示例：

fit_image_gaussians <image file> --show --n 20000

这里 <image file> 是要拟合的图像文件路径，--show 表示显示结果，--n 指定了高斯散点的数量。

案例二：性能基准测试

在 taichi_splatting/benchmarks/ 目录下，可以进行性能基准测试，以评估单个组件在不同条件下的性能。

案例三：测试与验证

可以使用 pytest 运行测试用例，或者单独运行 taichi_splatting/tests/ 目录下的测试文件。

4. 典型生态项目

splat-viewer: 一个用于查看原始高斯散点渲染仓库创建的重构的查看器。可以通过 pip 安装。

pip install splat-viewer

splat-benchmark: 用于完整渲染器（与上述 splat-viewer 在同一仓库）的基准测试，支持调整所有渲染器参数，以及反向传递的基准测试。

以上是 Taichi Splatting 的最佳实践教程，希望对您的项目开发有所帮助。

taichi-splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/taichi-splatting