3DGStream 项目使用教程

3DGStream 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

3DGStream 项目的目录结构如下：

3DGStream/
├── assets/
├── configs/
│   └── cache/
├── gaussian_renderer/
├── lpipsPyTorch/
├── ntc/
├── scenes/
├── scripts/
├── submodules/
├── test/
│   └── flame_steak_suite/
└── utils/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── convert.py
├── convert_frames.py
├── train.py
├── train_frames.py

目录介绍

• assets/: 存放项目所需的静态资源文件。
• configs/: 存放项目的配置文件，特别是缓存相关的配置文件。
• gaussian_renderer/: 包含高斯渲染器的相关代码。
• lpipsPyTorch/: 包含 LPIPS 评分的相关代码。
• ntc/: 包含神经变换缓存（Neural Transformation Cache）的相关代码。
• scenes/: 存放场景数据和相关处理代码。
• scripts/: 包含项目的脚本文件，用于数据处理、模型训练等。
• submodules/: 存放项目的子模块代码。
• test/: 包含测试数据和测试脚本，特别是 flame_steak_suite/ 目录下存放了火焰牛排场景的测试数据。
• utils/: 包含项目中使用的各种实用工具代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• .gitmodules: Git 子模块配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• convert.py: 数据转换脚本。
• convert_frames.py: 帧数据转换脚本。
• train.py: 模型训练脚本。
• train_frames.py: 帧数据训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的主要启动文件，用于启动模型的训练过程。该脚本会读取配置文件并根据配置进行模型训练。

train_frames.py

train_frames.py 是用于帧数据训练的启动文件。该脚本会处理视频帧数据并进行相应的训练。

convert.py

convert.py 是用于数据转换的启动文件，主要用于将原始数据转换为模型训练所需的格式。

convert_frames.py

convert_frames.py 是用于帧数据转换的启动文件，主要用于处理视频帧数据并进行格式转换。

3. 项目配置文件介绍

configs/cache/

该目录下存放了与神经变换缓存（NTC）相关的配置文件。这些配置文件定义了 NTC 的参数和设置，包括缓存的大小、分辨率等。

test/flame_steak_suite/cfg_args.json

该配置文件定义了火焰牛排场景的训练参数和设置。包括训练迭代次数、学习率、批量大小等。

配置文件的使用

在启动训练脚本时，可以通过 --config_path 参数指定配置文件的路径，例如：

python train.py --config_path test/flame_steak_suite/cfg_args.json

这将使用 cfg_args.json 文件中的配置进行模型训练。

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以上是 3DGStream 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。