复现波恩大学的“LiDiff：基于扩散模型实现3D LiDAR场景补全！”（点云补全）项目

本文的主要工作就是复现下述论文中的算法。

该论文全称：Scaling Diffusion Models to Real-World 3D LiDAR Scene Completion

一、准备工作

首先通读readme.md文件的内容，了解所需要的相关依赖和数据等内容。

一定要多读几遍，不要扫一眼就过了。

接下来就是部署环境，而在这里需要特别注意的是该项目的环境是在Linux中部署运行的。

由于我电脑内存不够的原因，我在这里使用的是AutoDL上面的算力，它默认的就是Linux环境。至于AutoDL怎么用，可以去官网看帮助文档。

如果你嫌配置环境过于麻烦，可以后台私信我，我这边直接把AutoDL上的环境的镜像免费共享给你。

我的环境：

PyTorch：1.9.0 ；Cuda :11.1（可以在AutoDL上选择镜像时直接选择）

Python  3.8(ubuntu18.04) ；GPU：RTX 3090(24GB) * 1

论文作者用的GPU是：4块RTX A6000 (48GB)

因为当你在AutoDL上用多块GPU训练模型时，就会报错让你修改limit_val_batches的值（但是经过我的实验，