3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering论文中代码复现及排错过程_pip install -e submodules/depth-diff-gaussian-rast

项目网址

graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of “3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering” (github.com)

第一次在自己电脑上配环境（MX350显卡）

环境配置

以下是最初电脑所安装的内容：

Anaconda3

2022.10-Windows-x86_64

CUDA

电脑只支持11.6，所以装的是11.6版本。

虚拟环境配置出错记录

使用git去克隆repository

git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting --recursive
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尽管挂了梯子，但是还是需要多次刷新才能成功克隆，不然会始终报错“网络重置”

创建虚拟环境

在项目文件夹使用conda指令，从.yml文件中创建虚拟环境

SET DISTUTILS_USE_SDK=1 # Windows only
conda env create --file environment.yml
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这时可以成功安装以上所有包，并且创建虚拟环境，但是会在安装以下两个模块的时候报错，最开始一直以为是pip版本问题，在pip上花了很长时间都没有解决。

submodules无法安装

后来仔细研究报错内容，发现是无法打开CUDA文件夹中nvcc这个可执行文件，所以在CUDA上下功夫，这个时候注意到read me中有个软件要求：

上面提到CUDA11.6版本存在issue，所以我把CUDA11.6版本删了干净，重新装了CUDA11.8。

这个时候再去执行创建虚拟环境指令，还是会出错，不过这次不报错nvcc可执行文件找不到，而是这两个模块依赖的CUDA相关文件根本找不到。这个时候我陷入麻烦，尝试单独去装这两个模块。

read me文件中其实已经给出了一个解决方法，就是在虚拟环境中使用pip指令手动安装这两个模块：

按照这个方式，在anaconda promote中进入虚拟环境，运行pip，等待了好长时间，终于看到successfully！

activate gaussian_splatting #事实证明在promote中进虚拟环境不需要再敲conda
cd <dir_to_repo>/gaussian-splatting
pip install submodules/diff-gaussian-rasterization
pip install submodules/simple-knn
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但是这个时候整个repo已经被我搞得面目全非，而且我的虚拟环境gaussian_splatting经过了大量的报错，有些东西我感觉安装的不太对，所以把虚拟环境删掉，重新克隆repo，打算重头再试一次。

conda env list #这个用来查看以创建过的虚拟环境
conda env remove --name gaussian_splatting
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虚拟环境无法创建

这次重新克隆repo之后，在创建虚拟环境这一步就卡住了，它提示在那两个模块中有文件出错，不能创建虚拟环境。出错文件内容和CUDA版本有问题。这下我百思不得其解，因为从11.6转到11.8才正确安装两个模块，现在又因为CUDA版本而无法创建虚拟环境。在这里卡了好久。

于是我暂时停下来，开始阅读论文，同时也看一些网上资料。

改用全局变量

这个时候我阅读到了一位b站博主的分形噪波的文章3D Gaussian Splatting入门指南 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)，他提到的方法没有创建虚拟环境，而是直接在电脑上用已有的base环境去跑。

这样看来可以省略很多麻烦。我按照它的方式，在base环境安装pytorch，并且装上了所需的几个库。

在repo文件夹下直接创建data文件夹：

并且在github上直接把论文作者拍摄的图片当作测试数据下载下来：

这个时候会得到一个两个文件夹的数据，分别是tandt和db，以下是两个文件夹内容：

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