DepthSplat: 项目介绍、快速启动、应用案例与生态项目

DepthSplat: 项目介绍、快速启动、应用案例与生态项目

depthsplat DepthSplat: Connecting Gaussian Splatting and Depth 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depthsplat

1. 项目介绍

DepthSplat 是一个开源项目，旨在通过结合高斯散点与深度估计技术，实现跨任务间的交互。该项目由 Haofei Xu 等人提出，并在 CVPR 2025 上发表。DepthSplat 能够通过改进深度估计来提升新视角合成质量，同时利用高斯散点进行无监督深度预训练，减少深度预测误差。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• PyTorch 2.4.0
• CUDA 12.4
• Python 3.10

环境配置

使用 conda 或 venv 创建一个虚拟环境：

# 使用 conda
conda create -y -n depthsplat python=3.10
conda activate depthsplat

# 或者使用 venv
python -m venv /path/to/venv/depthsplat
source /path/to/venv/depthsplat/bin/activate

安装依赖

在虚拟环境中安装 PyTorch 和其他依赖：

pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install -r requirements.txt

运行示例

以下是一个运行 DepthSplat 的基本示例：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m src.main --your-parameters-here

请替换 --your-parameters-here 为实际运行所需的参数。

3. 应用案例和最佳实践

DepthSplat 可以应用于多种场景，例如新视角合成、虚拟现实和增强现实等。以下是一些最佳实践：

• 在测试集上运行时，可以通过设置 dataset.test_chunk_interval 参数来减少运行时间。
• 保存结果时，可以使用 test.save_image、test.save_gt_image 等参数来保存不同类型的图像。
• 对于视频渲染，确保安装了 ffmpeg，并根据需要调整 test.save_video 参数。

4. 典型生态项目

DepthSplat 作为一种深度估计和图像渲染技术，可以与其他开源项目结合使用，例如：

• 与深度学习框架如 PyTorch、TensorFlow 结合，进行更复杂模型的训练。
• 与计算机视觉库如 OpenCV 结合，进行图像处理和相机标定。
• 与 3D 渲染引擎如 Unity 或 Unreal Engine 集成，实现实时渲染。

通过这些集成，DepthSplat 可以在更广泛的应用场景中发挥更大的作用。

depthsplat DepthSplat: Connecting Gaussian Splatting and Depth 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depthsplat