3DGS代码复现 windows系统操作流程（3D Guassian Splatting）_3dgs复现

3DGS代码复现

• 0 最终的可视化效果
• 1 参考资料
• 2 提前需要配置的环境
• 3 将文件下载到本地
• 4 在pycharm配置环境
• 5 训练点云
• 6 可视化结果
• 7 可视化界面简介

0 最终的可视化效果

1 参考资料

本博客依据的b站视频：3D Gaussian Splatting本地部署（中恩实验室）
论文连接：https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d_gaussian_splatting_low.pdf
原始资料：gaussian-splatting-Windows（GitHub）
可视化界面参考原文：SIBR详细介绍：基于图像的渲染系统及3DGS实例展示

2 提前需要配置的环境

有pytorch、conda、cuda、pycharm/visual studio（我使用的是pycharm）

因为这些我很早之前就配好了，过程也忘记的差不多了，所以就不赘述了
我之前在学校服务器配过：学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境

3 将文件下载到本地

注意文件名全部到用英文，不然代码运行时会报错

将envs文件夹复制到Anaconda的envs中

4 在pycharm配置环境

在设置里面选择guassian_splatting环境

5 训练点云

提前准备好视频

将路径拷贝到train_video.py中

运行train_video.py代码



这里，我们保存了训练7000步的点云文件

接下来继续训练，到30000步

已运行完毕
30000步训练的点云结果也出来了

6 可视化结果

更改output里面的文件名


打开SIBR_viewer.py，填入路径刚刚修改的ggbond路径


运行SIBR_viewer.py，出现下面界面

7 可视化界面简介

• Camera Point View 窗口：用于控制相机的视角、路径和参数。你可以保存和加载相机视角，设置关键帧，调整相机的 FOV（视场角），并控制相机的运动速度和加速度。
• Snap to closest：捕捉最近的物体，快速对准焦点。
• FOV Y：控制垂直视场角，值越小，视角越窄。
• Record 和 Play：记录相机路径并播放已记录的运动轨迹。
  

Mode（模式选择） 来控制摄像机的操作。
SIBR 支持多种相机模式，允许用户根据不同的需求进行调节。常见的模式有：

• Trackball（轨迹球模式）：自由旋转相机，适合观察 3D 模型。我一般选择这个模式，用鼠标操作很方便，可以鼠标左键长按出来绿色的椭圆轨迹，然后可以自由切换视角

• FPS（第一人称射击模式）：类似射击游戏的相机控制。

• Orbit（轨道模式）：围绕目标旋转，适合展示物体。

• Interp.（插值模式）：自动在多个关键帧之间平滑过渡和切换视角，适合展示过程中让相机移动更加流畅自然的场景。这个会自动移动视角。

• None（无模式）：相机视角不响应用户输入，适合观察当前视角。

3D Gaussians 窗口：控制 3D Gaussian Splatting 的渲染参数。

• Splats：控制高斯点云的数量和大小，影响渲染的细节度。
• Render Mode：选择不同的渲染模式，比如全屏渲染、点云渲染等。
• Fast Culling：启用后，加快渲染速度，自动裁剪不在视野范围内的物体。

参考原文链接：SIBR详细介绍：基于图像的渲染系统及3DGS实例展示