GaussianCity项目安装与配置指南

GaussianCity项目安装与配置指南

GaussianCity The official implementation of "GaussianCity: Generative Gaussian Splatting for Unbounded 3D City Generation". (CVPR 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GaussianCity

1. 项目基础介绍

GaussianCity是一个开源项目，旨在实现无限3D城市的生成。该项目是“Generative Gaussian Splatting for Unbounded 3D City Generation”论文的官方实现，论文在CVPR 2025上发表。GaussianCity利用生成高斯散布（Generative Gaussian Splatting）技术，可以根据给定的语义标签生成具有真实感的3D城市模型。该项目主要使用的编程语言是Python，同时也包含了一些CUDA代码以加速计算过程。

2. 关键技术和框架

• 生成高斯散布（Generative Gaussian Splatting）：一种用于生成3D场景的技术，能够根据输入的语义信息生成连续且细节丰富的3D城市。
• 深度学习框架：项目使用了PyTorch作为主要的深度学习框架，用于模型的训练和推断。
• CUDA：为了提高计算效率，项目中的部分核心计算使用了CUDA进行加速。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python（推荐版本3.11）
• CUDA（推荐版本11.8）
• PyTorch（与CUDA兼容的版本）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库
   使用以下命令克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/hzxie/GaussianCity.git
   

2. 安装Python依赖
   进入项目目录，并使用以下命令安装Python依赖：

   cd GaussianCity
   pip install -r requirements.txt
   

3. 编译CUDA扩展
   进入extensions目录，并编译所有的CUDA扩展模块：

   cd extensions
   for e in $(ls -d */); do
       cd $e
       pip install .
   done
   

4. 配置项目
   根据您的需求修改config.py文件中的配置项。

5. 训练和测试
   根据项目文档中的说明进行数据集准备、模型训练和测试。

通过以上步骤，您应该能够成功安装并配置GaussianCity项目。接下来，您可以按照项目的README文件中的指南进行训练和测试，以生成3D城市模型。

GaussianCity The official implementation of "GaussianCity: Generative Gaussian Splatting for Unbounded 3D City Generation". (CVPR 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GaussianCity