3D gaussian splatting(3DGS)运行过程记录_3dgs运行

1.基础配置：

ubuntu 20.04

CUDA 11.8

colmap 3.10

GPU 3080 12G

2.拉取代码

git clone git@github.com:graphdeco-inria/gaussian-splatting.git --recursive
# 或
git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting --recursive

3.创建虚拟环境（创建虚拟环境失败可能和cuda版本有关，版本选择11.8）

cd gaussian-splatting
conda env create --file environment.yml
conda activate gaussian_splatting

4.制作数据集

在gaussian目录下创建一个data目录，再在data目录下创建一个input目录。

数据分两种：

1.拍照，照片直接放入input文件夹

2.录制视频

将录制的视频文件xxx.mp4放在data目录下，在data目录下执行下述指令进行抽帧

ffmpeg -i xxxx.mp4 -r 5 -q:v 2 -f image2 input/%05d.jpeg

-r 5 可以通过修改这个参数来控制抽帧的帧率

5.使用colmap生成数据

返回gaussian目录下执行，如果失败，没准是colmap版本不对

python convert.py -s data

6.训练

python train.py -s data -m data/output

7.渲染

# Dependencies
sudo apt install -y libglew-dev libassimp-dev libboost-all-dev libgtk-3-dev libopencv-dev libglfw3-dev libavdevice-dev libavcodec-dev libeigen3-dev libxxf86vm-dev libembree-dev
# Project setup
cd SIBR_viewers
git checkout fossa_compatibility # 如果是22.04就不需要加这个指令
cmake -Bbuild . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release # add -G Ninja to build faster
cmake --build build -j24 --target install

以上是安装渲染软件，返回gaussian目录下执行该指令

./SIBR_viewers/install/bin/SIBR_gaussianViewer_app -m data/output