NoPoSplat项目安装与配置指南

NoPoSplat项目安装与配置指南

NoPoSplat No Pose, No Problem: Surprisingly Simple 3D Gaussian Splats from Sparse Unposed Images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/NoPoSplat

1. 项目基础介绍

NoPoSplat是一个开源项目，它能够从稀疏的无定位图像中预测出三维高斯分布，从而实现高质量的视图合成和准确的位姿估计。该项目主要使用Python语言开发。

2. 关键技术与框架

项目依赖于以下关键技术：

• PyTorch: 用于深度学习模型的构建和训练。
• CUDA: 利用NVIDIA GPU进行加速计算。
• RoPE (Positional Embeddings): 用于提供位置信息，增强模型的表达能力。

3. 安装与配置准备工作

在开始安装前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python: 版本3.10或更高。
• CUDA: 版本11.8或更高。
• 开发环境: 建议使用conda来管理Python环境和依赖。

安装步骤

1. 克隆项目仓库 首先，需要将项目克隆到本地环境。

   git clone https://github.com/cvg/NoPoSplat.git
   cd NoPoSplat
   

2. 创建Python环境 使用conda创建一个独立的Python环境。

   conda create -y -n noposplat python=3.10
   conda activate noposplat
   

3. 安装依赖 安装PyTorch和其他必要的Python库。

   pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   pip install -r requirements.txt
   

4. 编译CUDA内核（可选） 如果需要使用RoPE位置嵌入，可以编译CUDA内核以加快运行速度。

   cd src/model/encoder/backbone/croco/curope/
   python setup.py build_ext --inplace
   cd ../../../../../..
   

5. 下载预训练模型 将预训练模型下载并放置到pretrained_weights目录下。

完成以上步骤后，您就可以开始使用NoPoSplat项目了。按照项目的README文件中的说明，您可以开始训练模型或进行评估。请确保按照项目的文档来调整命令行参数，以适应您的具体需求。

NoPoSplat No Pose, No Problem: Surprisingly Simple 3D Gaussian Splats from Sparse Unposed Images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/NoPoSplat