【亲测免费】 4D高斯喷射:实时动态场景渲染

4D高斯喷射:实时动态场景渲染

【免费下载链接】4DGaussians 【免费下载链接】4DGaussians 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/4d/4DGaussians

项目介绍

4D高斯喷射(4D Gaussian Splatting)是一个用于实时动态场景渲染的开源项目,由华中科技大学(HUST)开发。该项目在CVPR 2024上被接受,并提供了一种快速收敛的方法,能够在短时间内实现高质量的实时渲染。4D高斯喷射通过使用高斯分布来表示场景中的动态元素,从而实现高效的渲染。

项目快速启动

环境设置

首先,克隆项目并安装相关依赖包:

git clone https://github.com/hustvl/4DGaussians.git
cd 4DGaussians
git submodule update --init --recursive
conda create -n Gaussians4D python=3.7
conda activate Gaussians4D
pip install -r requirements.txt
pip install -e submodules/depth-diff-gaussian-rasterization
pip install -e submodules/simple-knn

数据准备

合成场景

使用D-NeRF提供的合成数据集:

# 下载数据集
wget https://www.dropbox.com/s/example/dnerf_dataset.zip
unzip dnerf_dataset.zip -d data/dnerf
真实动态场景

使用HyperNeRF提供的真实动态数据集:

# 下载数据集
wget https://hypernerf.github.io/dataset/example.zip
unzip example.zip -d data/hypernerf

训练

训练合成场景
python train.py -s data/dnerf/bouncingballs --port 6017 --expname "dnerf/bouncingballs" --configs arguments/dnerf/bouncingballs.py
训练真实动态场景
# 提取视频帧
python scripts/preprocess_dynerf.py --datadir data/dynerf/cut_roasted_beef

# 生成点云
bash colmap.sh data/dynerf/cut_roasted_beef llff

# 降采样点云
python scripts/downsample_point.py data/dynerf/cut_roasted_beef/colmap/dense/workspace/fused.ply data/dynerf/cut_roasted_beef/points3D_downsample2.ply

# 训练
python train.py -s data/dynerf/cut_roasted_beef --port 6017 --expname "dynerf/cut_roasted_beef" --configs arguments/dynerf/cut_roasted_beef.py

渲染

python render.py --model_path "output/dnerf/bouncingballs/" --skip_train --configs arguments/dnerf/bouncingballs.py

应用案例和最佳实践

应用案例

4D高斯喷射可以应用于多个领域,包括但不限于:

  • 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):实时渲染动态场景,提升用户体验。
  • 电影和游戏制作:快速生成高质量的动态场景,减少渲染时间。
  • 医学成像:实时渲染动态的医学图像,帮助医生进行诊断。

最佳实践

  • 数据预处理:确保数据集的组织结构符合项目要求,以避免训练过程中的错误。
  • 超参数调整:根据不同的数据集和应用场景,调整训练脚本中的超参数,以获得最佳的渲染效果。
  • 模型评估:使用项目提供的评估脚本对模型进行评估,确保渲染质量达到预期。

典型生态项目

  • NeRF(Neural Radiance Fields):用于静态场景的神经辐射场渲染,是4D高斯喷射的基础技术之一。
  • D-NeRF(Dynamic NeRF):用于动态场景的神经辐射场渲染,与4D高斯喷射有相似的应用场景。
  • HyperNeRF:用于高维动态场景的神经辐射场渲染,提供了丰富的真实动态数据集。

通过结合这些生态项目,可以进一步提升4D高斯喷射的渲染效果和应用范围。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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