COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting 使用教程
【免费下载链接】CF-3DGS 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cf/CF-3DGS
1. 项目介绍
COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting（简称CF-3DGS）是一个用于三维场景重建和视图合成的开源项目。该项目由NVlabs开发，它能够无需COLMAP的预处理步骤，直接从图像中生成高质量的三维模型。CF-3DGS利用高斯分布对场景中的几何信息进行建模，并通过神经网络进行视图合成。
2. 项目快速启动
环境准备
- Python 3.10
- CUDA 11.6 或更高版本
- anaconda（推荐）
安装步骤
- 创建并激活conda环境：
conda create -n cf3dgs python=3.10
conda activate cf3dgs
- 安装CUDA工具包和相关依赖：
conda install conda-forge::cudatoolkit-dev=11.7.0
conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
- 克隆项目仓库并安装所需库：
git clone --recursive git@github.com:NVlabs/CF-3DGS.git
pip install -r requirements.txt
数据准备
在项目目录下创建一个名为data的文件夹，然后根据需要下载并放置对应的数据集。例如，使用Tanks and Temples数据集：
mkdir data
wget https://www.robots.ox.ac.uk/~wenjing/Tanks.zip
mv Tanks.zip data/
unzip data/Tanks.zip -d data/Tanks
训练模型
根据数据集类型运行训练脚本：
python run_cf3dgs.py -s data/Tanks/Francis --mode train --data_type tanks
评估模型
进行姿态估计：
python run_cf3dgs.py --source data/Tanks/Francis --mode eval_pose --data_type tanks --model_path ${CKPT_PATH}
进行新视角合成：
python run_cf3dgs.py --source data/Tanks/Francis --mode eval_nvs --data_type tanks --model_path ${CKPT_PATH}
其中${CKPT_PATH}是训练好的模型路径。
3. 应用案例和最佳实践
- 案例1：使用CF-3DGS对室内场景进行重建，然后利用合成的新视角图像创建虚拟现实体验。
- 案例2：在游戏开发中，利用CF-3DGS生成的三维模型和纹理，为游戏环境增加真实感。
4. 典型生态项目
- 项目1：利用CF-3DGS与ARKit或ARCore结合，实现增强现实中的应用。
- 项目2：结合SLAM技术，使用CF-3DGS进行实时的三维场景重建。
【免费下载链接】CF-3DGS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cf/CF-3DGS
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
