3D Gaussian Splatting模型转换工具：与其他3D格式互转
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/gaussian-splatting 痛点与解决方案
你是否在3D建模工作流中遇到过格式不兼容问题？当使用3D Gaussian Splatting（3D高斯溅射）技术生成高质量辐射场后，却无法将成果导入Blender、Unity等主流3D软件进行后续编辑？本文将系统讲解3D Gaussian Splatting模型的转换原理与实操方法，帮助你实现与PLY、OBJ等格式的双向转换，打通实时渲染与传统3D工作流的最后一公里。
读完本文你将掌握：
- 3D Gaussian Splatting模型的内部数据结构
- 使用convert.py工具进行COLMAP数据转换的完整流程
- 实现Gaussian模型与PLY格式互转的编程方法
- 自定义转换工具的核心代码模块解析
- 常见格式转换中的精度损失问题及优化方案
3D Gaussian Splatting数据结构解析
核心数据组成
3D Gaussian Splatting模型通过存储数百万个带方向的高斯分布来表示3D场景，其核心数据结构包含：
# gaussian_model.py核心定义
class GaussianModel:
def __init__(self, sh_degree: int):
self._xyz = torch.empty(0) # 3D坐标 (N, 3)
self._features_dc = torch.empty(0) # 球谐函数DC分量 (N, 3)
self._features_rest = torch.empty(0) # 球谐函数高阶分量 (N, 3*(sh_degree^2-1))
self._scaling = torch.empty(0) # 缩放因子 (N, 3)
self._rotation = torch.empty(0) # 旋转四元数 (N, 4)
self._opacity = torch.empty(0) # 不透明度 (N, 1)
self.max_radii2D = torch.empty(0) # 2D最大半径 (N, 1)
与传统3D格式的本质区别
| 特性 | 3D Gaussian Splatting | 传统网格模型(OBJ/FBX) | 点云模型(PLY) |
|---|---|---|---|
| 表示方式 | 带方向的3D高斯分布集合 | 多边形网格 + 纹理映射 | 顶点坐标 + 颜色值 |
| 存储容量 | 高 (百万级高斯体) | 中 (取决于多边形数量) | 低-中 (点数量决定) |
| 渲染方式 | 光栅化投影 (实时) | 光线追踪/光栅化 | 点渲染/体素化 |
| 编辑难度 | 高 (需特殊工具) | 低 (支持顶点/面编辑) | 中 (支持点选择/删除) |
| 转换兼容性 | 低 (无原生支持) | 高 (所有3D软件支持) | 中 (主流软件支持) |
COLMAP数据转换全流程
convert.py工具链解析
3D Gaussian Splatting的官方实现提供了convert.py工具，用于将COLMAP采集的图像序列转换为训练所需的数据集格式。该工具通过COLMAP命令行接口完成相机姿态估计与图像畸变校正，生成标准化的稀疏点云和相机参数文件。
# convert.py核心工作流
def main():
# 1. 特征提取与匹配
feat_extracton_cmd = colmap_command + " feature_extractor \
--database_path {source}/distorted/database.db \
--image_path {source}/input \
--ImageReader.camera_model {camera}"
# 2. 光束平差法优化
mapper_cmd = colmap_command + " mapper \
--database_path {source}/distorted/database.db \
--image_path {source}/input \
--output_path {source}/distorted/sparse \
--Mapper.ba_global_function_tolerance=0.000001"
# 3. 图像去畸变
img_undist_cmd = colmap_command + " image_undistorter \
--image_path {source}/input \
--input_path {source}/distorted/sparse/0 \
--output_path {source} \
--output_type COLMAP"
实操步骤：从图像到训练数据
-
准备输入数据
mkdir -p ./data/input # 将图像序列放入./data/input目录 -
执行转换命令
# 基础转换 (默认参数) python convert.py -s ./data # 高级选项 (指定相机模型与GPU加速) python convert.py -s ./data --camera OPENCV --no_gpu False # 带图像缩放 (生成多分辨率训练数据) python convert.py -s ./data --resize -
输出文件结构
data/ ├── distorted/ # 原始COLMAP处理结果 │ ├── database.db # 特征数据库 │ └── sparse/ # 稀疏点云 ├── images/ # 去畸变后的图像 └── sparse/ # 标准化相机参数 └── 0/ ├── cameras.bin # 相机内参 ├── images.bin # 相机外参 └── points3D.bin # 稀疏点云
PLY格式双向转换实现
从Gaussian模型导出PLY点云
官方实现的GaussianModel类提供了save_ply()方法，可将训练好的高斯模型转换为PLY点云格式。该方法将高斯分布的中心坐标、缩放因子和球谐颜色分量编码为点云的顶点属性。
# gaussian_model.py中的PLY导出实现
def save_ply(self, path):
# 提取高斯中心坐标
xyz = self._xyz.detach().cpu().numpy()
# 计算球谐函数表示的颜色值
shs = self._features_dc.detach().cpu().numpy()
rgb = np.zeros_like(xyz)
# 将球谐函数DC分量转换为RGB (简化版)
for i in range(xyz.shape[0]):
rgb[i] = np.clip(shs[i] / 2 + 0.5, 0, 1)
# 调用dataset_readers.storePly存储点云
storePly(path, xyz, rgb)
导出命令示例：
# 在训练代码中添加导出功能
gaussians = GaussianModel(sh_degree=3)
gaussians.load_ply("input.ply")
# ... 训练过程 ...
gaussians.save_ply("output.ply")
从PLY点云导入Gaussian模型
通过create_from_pcd()方法可将PLY点云转换为Gaussian模型初始状态。该方法会为每个点云顶点创建一个高斯分布，并根据点密度初始化缩放因子。
# gaussian_model.py中的点云导入实现
def create_from_pcd(self, pcd: BasicPointCloud, spatial_lr_scale: float):
# 初始化高斯数量
self._num_points = len(pcd.points)
# 设置初始位置 (点云顶点坐标)
self._xyz = torch.tensor(pcd.points, dtype=torch.float, device="cuda").requires_grad_(True)
# 根据点云密度计算初始缩放因子
scales = torch.ones((self._num_points, 3), dtype=torch.float, device="cuda")
scales *= 0.01 # 初始缩放值
self._scaling = torch.nn.Parameter(scales, requires_grad=True)
# 设置初始旋转 (单位四元数)
self._rotation = torch.nn.Parameter(
torch.tensor([1.0, 0.0, 0.0, 0.0], dtype=torch.float, device="cuda").repeat(self._num_points, 1),
requires_grad=True
)
# 设置初始颜色 (点云RGB值)
self._features_dc = torch.nn.Parameter(
torch.tensor(pcd.colors, dtype=torch.float, device="cuda").unsqueeze(1),
requires_grad=True
)
完整转换工具代码示例
以下是一个完整的Gaussian-PLY双向转换工具，可集成到现有工作流中：
import torch
import numpy as np
from scene.gaussian_model import GaussianModel
from scene.dataset_readers import fetchPly, storePly
class GaussianConverter:
@staticmethod
def gaussian_to_ply(gaussian_model, output_path):
"""将Gaussian模型转换为PLY点云"""
xyz = gaussian_model._xyz.detach().cpu().numpy()
shs = gaussian_model._features_dc.detach().cpu().numpy()
# 转换球谐函数DC分量为RGB
rgb = np.clip(shs[:, 0] / 2 + 0.5, 0, 1)
storePly(output_path, xyz, rgb)
@staticmethod
def ply_to_gaussian(input_path, sh_degree=3):
"""将PLY点云转换为Gaussian模型"""
# 读取PLY点云
pcd = fetchPly(input_path)
# 创建Gaussian模型
gaussian_model = GaussianModel(sh_degree)
gaussian_model.create_from_pcd(pcd, spatial_lr_scale=0.01)
return gaussian_model
# 使用示例
converter = GaussianConverter()
# PLY转Gaussian
gaussians = converter.ply_to_gaussian("input.ply")
# Gaussian转PLY
converter.gaussian_to_ply(gaussians, "output.ply")
高级格式转换开发指南
自定义转换工具架构
开发支持更多格式的转换工具需实现以下核心模块：
OBJ格式转换关键技术
OBJ格式转换需处理多边形网格到点云的转换，可使用泊松表面重建算法生成稠密点云，再转换为Gaussian模型：
# OBJ转Gaussian的预处理步骤
import trimesh
def obj_to_gaussian(obj_path, output_path, sample_density=100000):
# 1. 加载OBJ模型
mesh = trimesh.load(obj_path)
# 2. 对网格进行泊松表面重建
pcd = mesh.sample(sample_density)
# 3. 将点云保存为PLY格式
pcd.export("temp.ply")
# 4. 转换为Gaussian模型
converter = GaussianConverter()
gaussians = converter.ply_to_gaussian("temp.ply")
converter.gaussian_to_ply(gaussians, output_path)
return output_path
转换精度优化策略
-
自适应采样密度：根据输入模型的几何复杂度调整高斯数量
# 根据曲率自适应采样示例 def adaptive_sampling(mesh, base_density=10000): curvatures = mesh.curvature() high_curvature_faces = curvatures > np.mean(curvatures) + np.std(curvatures) # 高曲率区域增加采样密度 return mesh.sample(base_density * (1 + sum(high_curvature_faces)/len(high_curvature_faces))) -
方向信息编码：利用网格法线信息初始化高斯旋转参数
# 使用法线初始化高斯方向 def init_rotation_from_normals(normals): # 将法线转换为四元数 rotations = [] for normal in normals: # 计算从默认方向到法线方向的旋转 default_dir = np.array([0, 0, 1]) axis = np.cross(default_dir, normal) angle = np.arccos(np.dot(default_dir, normal)) # 转换为四元数 q = np.array([ np.cos(angle/2), axis[0] * np.sin(angle/2), axis[1] * np.sin(angle/2), axis[2] * np.sin(angle/2) ]) rotations.append(q) return np.array(rotations)
常见问题与解决方案
转换后模型质量下降
| 问题表现 | 根本原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 细节丢失 | 高斯数量不足 | 增加--num_points参数值 |
| 渲染噪点 | 颜色编码错误 | 调整球谐函数系数缩放 |
| 几何偏差 | 坐标空间转换错误 | 统一使用右手坐标系 |
| 文件过大 | 未优化缩放因子 | 使用聚类算法合并相似高斯 |
大规模模型转换性能优化
处理百万级顶点的模型转换需优化内存使用：
-
分块处理：
def chunked_conversion(pcd, chunk_size=100000): gaussians = [] for i in range(0, len(pcd), chunk_size): chunk = pcd[i:i+chunk_size] gaussian_chunk = GaussianModel() gaussian_chunk.create_from_pcd(chunk) gaussians.append(gaussian_chunk) return merge_gaussians(gaussians) -
混合精度计算：
# 使用float16减少内存占用 def create_from_pcd(self, pcd, spatial_lr_scale): self._xyz = torch.tensor(pcd.points, dtype=torch.float16, device="cuda") # ... 其他参数也使用float16 ...
总结与未来展望
3D Gaussian Splatting作为实时辐射场渲染的突破性技术，其格式兼容性问题是连接学术界与工业界的关键瓶颈。本文介绍的转换方法已能满足基本工作流需求，但在保留几何细节与材质信息方面仍有优化空间。
未来转换工具的发展方向包括：
- 支持带有纹理信息的格式转换
- 实现与USD等通用场景描述格式的互转
- 开发基于深度学习的格式转换质量优化器
通过本文提供的技术框架，开发者可构建支持更多格式的转换工具，推动3D Gaussian Splatting技术在游戏开发、影视制作等领域的广泛应用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
