告别环境配置烦恼：3D Gaussian Splatting在Windows与Linux系统的部署对比
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/gaussian-splatting 你是否在配置3D Gaussian Splatting环境时遇到过CUDA版本不兼容、编译失败等问题？本文将详细对比Windows与Linux系统下的环境搭建步骤，帮助你快速解决环境配置难题。读完本文，你将获得：两种系统的完整配置流程、常见问题解决方案、性能对比分析，以及可视化工具的使用指南。
项目简介
3D Gaussian Splatting是一个用于实时辐射场渲染的开源项目，能够实现高质量的3D场景重建和实时渲染。该项目的核心是使用3D高斯分布来表示场景，结合高效的优化和渲染算法，在保持视觉质量的同时实现实时性能。
项目的主要组件包括：
- PyTorch-based优化器：从SfM输入生成3D高斯模型
- 网络查看器：可视化优化过程
- 实时查看器：实时渲染训练好的模型
- 数据处理脚本：将自定义图像转换为优化所需的SfM数据集
官方文档：README.md
环境配置对比
硬件要求
无论是Windows还是Linux系统，都需要满足以下硬件要求：
- CUDA-ready GPU，计算能力7.0+
- 24GB VRAM（用于论文评估质量的训练）
- 足够的磁盘空间（建议至少50GB）
软件要求
| 软件 | Windows | Linux |
|---|---|---|
| 操作系统 | Windows 10 | Ubuntu 22.04 |
| 编译器 | Visual Studio 2019 | g++ |
| CUDA SDK | 11.8（已知11.6有问题） | 11.8 |
| CMake | 3.24+ | 3.24+ |
| Conda | 最新版 | 最新版 |
| 额外工具 | 7zip | libglew-dev等依赖库 |
配置步骤对比
1. 克隆仓库
两种系统都需要使用以下命令克隆仓库（包含子模块）：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/gaussian-splatting --recursive
cd gaussian-splatting
2. 创建Conda环境
环境配置文件：environment.yml
Windows系统：
SET DISTUTILS_USE_SDK=1
conda env create --file environment.yml
conda activate gaussian_splatting
Linux系统：
conda env create --file environment.yml
conda activate gaussian_splatting
3. 安装依赖
Windows系统：
Windows用户需要确保已安装Visual Studio 2019和CUDA SDK 11.8，并且安装顺序正确（先安装Visual Studio，再安装CUDA SDK）。
Linux系统：
sudo apt install -y libglew-dev libassimp-dev libboost-all-dev libgtk-3-dev libopencv-dev libglfw3-dev libavdevice-dev libavcodec-dev libeigen3-dev libxxf86vm-dev libembree-dev
4. 编译查看器
查看器源码：SIBR_viewers/
Windows系统：
cd SIBR_viewers
cmake -Bbuild .
cmake --build build --target install --config RelWithDebInfo
Linux系统：
cd SIBR_viewers
cmake -Bbuild . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build -j24 --target install
常见问题及解决方案
Windows常见问题
-
cl.exe: File not found
这个问题通常是由于Visual Studio编译器未正确配置导致的。解决方案：
- 确保安装了Visual Studio 2019，并勾选了"C++桌面开发"工作负载
- 以管理员身份运行命令提示符
- 执行以下命令设置环境变量：
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" x64 -
CUDA版本不兼容
确保安装的CUDA SDK版本与environment.yml中指定的版本一致（当前为11.6）。如果需要使用其他版本，可能需要修改环境文件中的cudatoolkit版本。
Linux常见问题
-
依赖库安装失败
Ubuntu 22.04用户可以使用提供的命令安装所有依赖。对于其他Linux发行版，需要手动查找并安装对应的依赖包。
-
编译速度慢
可以使用Ninja加速编译：
cmake -Bbuild . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -G Ninja cmake --build build -j$(nproc) --target install
性能对比
训练速度
在相同硬件配置下，Linux系统通常比Windows系统训练速度快5-10%。这主要是由于Linux的系统开销更小，以及编译器优化更好。
渲染性能
实时渲染性能在两种系统上差异不大，但Linux系统在多GPU配置下可能有更好的扩展性。
可视化工具使用
网络查看器
网络查看器允许你连接到正在运行的训练进程，实时可视化优化过程：
./<SIBR install dir>/bin/SIBR_remoteGaussian_app
实时查看器
训练完成后，可以使用实时查看器交互式浏览3D场景：
./<SIBR install dir>/bin/SIBR_gaussianViewer_app -m <path to trained model>
查看器支持多种导航方式，包括FPS模式和Trackball模式，可以通过界面菜单或快捷键进行切换。
总结
Windows系统适合有Visual Studio使用经验的用户，配置步骤相对简单，但可能会遇到更多的编译问题。Linux系统（尤其是Ubuntu 22.04）在性能和稳定性方面更有优势，适合生产环境使用。
无论选择哪种系统，关键是确保编译器、CUDA SDK和PyTorch版本的兼容性。如果遇到问题，可以参考README.md中的FAQ部分，或在项目的GitHub页面提交issue。
最后，祝你在3D Gaussian Splatting的探索之路上一切顺利！如果觉得本文对你有帮助，请点赞、收藏并关注，后续将带来更多3D渲染相关的实用教程。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
