PF3plat: 开源项目教程

PF3plat: 开源项目教程

PF3plat Official Implementation of "PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pf/PF3plat

1. 项目介绍

PF3plat 是一个开源项目，旨在从未经校准的图像集合中估计多视图一致的深度、准确的相机姿态和逼真的图像。该项目的核心是一个名为 PF3plat 的算法，它通过使用无姿态的 feed-forward 3D 高斯泼洒技术，可以从多个视角的图像中重建出三维场景。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中安装了以下依赖：

• Python 3.10
• PyTorch 2.0.1
• CUDA 12.1

使用 conda 创建一个新环境并安装必要的包：

conda create -n pf3plat python=3.10
conda activate pf3plat
pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt

数据集准备

该项目使用 RealEstate10K、ACID 和 DL3DV 数据集进行训练和评估。请按照以下步骤准备数据集：

• RealEstate10K 和 ACID 数据集：遵循项目指南，下载处理过的数据集。
• DL3DV 数据集：从项目提供的链接下载训练和评估集。

将所有数据集放置在项目目录下的 datasets 文件夹中。

训练模型

启动训练过程，使用以下命令：

python -m src.main +experiment={re10k, acid, dl3dv} data_loader.train.batch_size=3

评估模型

训练完成后，使用以下命令进行模型评估：

python -m src.main +experiment={re10k, acid}_test checkpointing.load=$PATHTOCKPT$ dataset/view_sampler=evaluation mode=test test.compute_score=true
python -m src.main +experiment=dl3dv_test checkpointing.load=$PATHTPCKPT$ dataset/view_sampler=evaluation mode=test test.compute_scores=true dataset.view_sampler.index_path=assets/evaluation_index_dl3dv_{5, 10}view.json

确保替换 $PATHTOCKPT$ 和 $PATHTPCKPT$ 为你的预训练权重文件路径。

3. 应用案例和最佳实践

PF3plat 可以应用于多种场景，如：

• 建筑物内部和外部场景的三维重建。
• 用于虚拟现实和增强现实应用的三维内容创建。
• 从图像集合中自动生成逼真的三维模型。

最佳实践建议：

• 在训练前对图像进行预处理，以提高模型性能。
• 使用大规模数据集进行训练，以提高模型的泛化能力。
• 在评估时，使用不同的评价指标来全面评估模型的性能。

4. 典型生态项目

PF3plat 的生态系统中包含了以下典型项目：

• pixelSplat：用于图像到点云的转换。
• MVSplat：一个多视图深度估计框架。
• UniDepth v2：用于单视图深度估计的模型。

以上信息为 PF3plat 项目的简要教程，更多细节请参考项目官方文档。

PF3plat Official Implementation of "PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pf/PF3plat