Octree-GS 项目使用教程

Octree-GS 项目使用教程

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

1. 项目目录结构及介绍

Octree-GS/
├── SIBR_viewers/
├── arguments/
├── assets/
├── gaussian_renderer/
├── lpipsPyTorch/
├── scene/
├── submodules/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE.md
├── README.md
├── convert.py
├── environment.yml
├── metrics.py
├── render.py
├── single_train.sh
├── train.py
├── train.sh
├── train_bungeenerf.sh
├── train_db.sh
├── train_matrix_city.sh
├── train_mipnerf360.sh
├── train_tandt.sh

目录结构介绍

• SIBR_viewers/: 包含用于查看和可视化结果的工具。
• arguments/: 包含项目运行时所需的参数文件。
• assets/: 包含项目所需的静态资源文件。
• gaussian_renderer/: 包含高斯渲染器的相关代码。
• lpipsPyTorch/: 包含用于计算图像质量指标的代码。
• scene/: 包含场景数据和相关配置文件。
• submodules/: 包含项目的子模块。
• utils/: 包含项目中使用的各种实用工具和辅助函数。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定不需要版本控制的文件和目录。
• LICENSE.md: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• convert.py: 用于数据转换的脚本。
• environment.yml: 项目的依赖环境配置文件。
• metrics.py: 用于计算评估指标的脚本。
• render.py: 用于渲染场景的脚本。
• single_train.sh: 用于单个场景训练的脚本。
• train.py: 训练模型的主脚本。
• train.sh: 批量训练场景的脚本。
• train_bungeenerf.sh: 特定数据集（BungeeNeRF）的训练脚本。
• train_db.sh: 特定数据集（Deep Blending）的训练脚本。
• train_matrix_city.sh: 特定数据集（MatrixCity）的训练脚本。
• train_mipnerf360.sh: 特定数据集（Mip-NeRF 360）的训练脚本。
• train_tandt.sh: 特定数据集（Tanks and Temples）的训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的主要训练脚本，用于训练模型。它包含了模型的训练逻辑和参数配置。

render.py

render.py 用于渲染训练后的模型，生成渲染结果。

single_train.sh

single_train.sh 是一个用于单个场景训练的启动脚本，可以通过命令行参数指定训练的具体配置。

train.sh

train.sh 是一个批量训练场景的启动脚本，适用于同时训练多个场景。

3. 项目的配置文件介绍

environment.yml

environment.yml 是项目的依赖环境配置文件，用于创建和管理项目的虚拟环境。通过以下命令可以创建虚拟环境：

conda env create --file environment.yml

arguments/ 目录

arguments/ 目录包含了项目运行时所需的参数文件，这些参数文件定义了训练和渲染过程中的各种配置选项。

scene/ 目录

scene/ 目录包含了场景数据和相关配置文件，每个场景的数据和配置文件都存放在该目录下。

train.sh 和 single_train.sh

这两个脚本中包含了训练过程中的各种配置选项，如数据路径、GPU 设置、训练参数等。可以通过修改这些脚本中的参数来调整训练过程。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 Octree-GS 项目。希望这篇教程对您有所帮助！

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