RAIN-GS 项目使用教程

RAIN-GS 项目使用教程

1. 项目介绍

RAIN-GS（Relaxing Accurate Initialization Constraint for 3D Gaussian Splatting）是一个用于3D高斯喷射（3D Gaussian Splatting）的优化策略项目。该项目由韩国国立大学计算机视觉实验室（KU-CVLAB）开发，旨在通过引入新的优化策略，使得3D高斯喷射能够在不依赖于精确初始化的情况下进行训练。RAIN-GS的核心策略包括稀疏大方差（SLV）随机初始化、渐进高斯低通滤波控制和自适应边界扩展分裂（ABE-Split）算法。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了Python和相关的依赖库。RAIN-GS基于3D高斯喷射的官方实现，因此你需要按照3D高斯喷射的官方要求设置环境。

克隆项目

git clone https://github.com/KU-CVLAB/RAIN-GS.git
cd RAIN-GS

安装依赖

pip install -r requirements.txt

训练模型

使用以下命令启动训练：

python train.py -s [dataset_path] --exp_name [exp_name] --eval --ours_new

你可以通过添加 --train_from 参数来选择不同的初始化方式，例如：

• 随机初始化（默认）：

  python train.py -s [dataset_path] --exp_name [exp_name] --eval --ours_new --train_from 'random'
  

• SfM初始化：

  python train.py -s [dataset_path] --exp_name [exp_name] --eval --ours_new --train_from 'reprojection'
  

• 噪声SfM初始化：

  python train.py -s [dataset_path] --exp_name [exp_name] --eval --ours_new --train_from 'noisy_sfm'
  

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

RAIN-GS主要应用于需要3D高斯喷射的场景，特别是在初始点云质量较差或不精确的情况下。例如，在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和3D重建等领域，RAIN-GS能够显著提升模型的鲁棒性和性能。

最佳实践

1. 数据准备：确保输入数据集的质量和格式符合要求。
2. 参数调优：根据具体应用场景调整训练参数，如初始化方式、学习率等。
3. 模型评估：使用 --eval 参数进行模型评估，确保模型性能达到预期。

4. 典型生态项目

RAIN-GS作为一个优化策略项目，可以与以下典型的生态项目结合使用：

1. 3D Gaussian Splatting：RAIN-GS基于3D高斯喷射的官方实现，因此可以无缝集成到现有的3D高斯喷射项目中。
2. Mip-NeRF360：用于户外场景的3D重建项目，RAIN-GS可以提升其在不精确初始化情况下的表现。
3. Structure-from-Motion (SfM)：用于从图像中恢复3D结构的项目，RAIN-GS可以处理SfM生成的噪声点云。

通过结合这些生态项目，RAIN-GS能够在更广泛的场景中发挥其优化策略的优势。