3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering（论文中代码复现）_failed building wheel for diff_gaussian_rasterizat

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前言

3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/

主要研究方法是使用3D高斯光点绘制（3D Gaussian Splatting）方法进行实时光辐射场渲染。该方法结合了3D高斯场表示和实时可微分渲染器，通过优化3D高斯场的属性和密度控制，实现了高质量的光辐射场渲染。同时，该方法还采用了基于瓦片的光斑渲染技术，实现了对多个数据集的实时渲染。通过这种方法，该研究在保持最佳质量的同时，大大提高了场景优化和新视图合成的速度。

项目github地址：

https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting

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训练3D Gaussian Splatting模型步骤

安装Anaconda

Anaconda是一种数据科学和机器学习的开发环境，它包含了大量的Python包、工具和库，以及可视化界面和集成开发环境。（Anaconda可以方便地管理Python环境和安装第三方软件包，同时也支持多个操作系统和平台）

地址：https://www.anaconda.com/download

安装过程不再赘述

安装Pycharm

地址 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
安装过程不再赘述

安装git

地址：https://git-scm.com/
安装过程不再赘述

拉取github项目

项目github地址：https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting

注意:submodules/diff-gaussian-rasterization和submodules/simple-knn是有内容的，如果没有看看是否网速有问题，或者通过这个：git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting --recursive 进行拉取，或者自己导入。

数据制作

需要场景的各个角度的图片，推荐200张以上。数量过少会导致模型质量不够，数量过多会导致过长的训练时间。为了保持更好的效果，每张照片需保持一致的曝光。 也可以录制视频提取单帧。

#若采用视频录制可采用以下代码转成批量的单帧图片
import cv2

def VideotoPicture():
    # 视频地址  创建一个VideoCapture对象，指定读取的视频文件
    cap = cv2.VideoCapture(r'E:\aa_video\v1.mp4')
    # 通过摄像头的方式
    # cap = cv2.VideoCapture(1)

    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 获取帧率 每一秒的视频帧数
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))  # 获取宽度
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))  # 获取高度

    # 判断视频是否读取成功  成功返回True  失败返回False
    sucess = cap.isOpened()

    frame_count = 0
    # 视频得到的图片名字img_name
    img_name = 0
    while sucess:
        frame_count += 1
        # 读取视频每一帧图像
        sucess, frame = cap.read()
        # TODO 每隔2帧存储一张图片
        if (frame_count % 2 == 0):
            img_name += 1
            cv2.imwrite(r'E:\aa_video\a\%d.png' % img_name, frame)

    print("帧率（每秒视频的帧数）:", fps)
    # 释放视频资源
    cap.release

if __name__ == '__main__':
    VideotoPicture()  # 视频转图像
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在项目中创建data文件夹，下级目录如图所示：

将照片放入input文件夹

获取相机位姿

使用COLMAP获取相机位姿

地址：https://github.com/colmap/colmap/releases/tag/3.8

解压，将colmap添加到环境变量

终端输入：

python convert.py -s data
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自动完成相机位姿和点云的建立
查看可视化相机姿势，可以打开 COLMAP.bat，然后选择File->Import model 并选择路径data/sparse/0

模型训练

CUDA搭建

cuda的下载及安装
确定自己应该下载什么版本的cuda，打开nvidia（桌面右键）->选择左下角的系统信息->组件

我下的是CUDA Toolkit 11.8

地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

解压，自定义安装，默认选择即可。
验证是否安装成功：运行cmd，输入nvcc --version 即可查看版本号

cuDNN下载及安装

cuDNN地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

不过要注意的是，我们需要注册一个账号，才可以进入到下载界面，可放心注册。

查看适配的 cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN配置，先把下载的 cuDNN 解压。

复制到CUDA 的安装目录中，有和 cuDNN 解压缩后的同名文件夹，这里注意，不需要担心，直接复制即可。
添加环境变量（看自己的安装目录）

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp
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配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和bandwidthTest.exe。首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe（进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”）

Anaconda Prompt虚拟环境搭建

#查看环境
conda env list

#创建新的环境
conda create -n gs python=3.8
#其中【gs】是环境的名字，【python=3.8】是使用的Python版本
#注意：如果你的CUDA版本是11.8，要选择Python3.8版本，
#    我当时用过CUDA11.8＋Python3.7版本后续的一些配置不上，版本不支持。
#    用CUDA11.6版本的话我当时配出现submodules/diff-gaussian-rasterization与submodules/simple-knn无法完成配置

#激活环境
conda activate ps
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Pytorch环境配置

地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

如果忘记自己电脑的CUDA版本，可在终端中输入nvcc --version 进行查询

根据自己CUDA版本进行选择

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
#如果出现问题，查查是不是Pyhton的版本不匹配，或者其他的版本冲突

pip install plyfile tqdm

#下面这两步卡了我好久，配置一直出错，用CUDA11.6出错，
#例如这个ERROR: Failed building wheel for diff-gaussian-rasterization
#换成CUDA11.8解决了这个问题，之前的版本一定要卸载干净
pip install submodules/diff-gaussian-rasterization
pip install submodules/simple-knn
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训练

完成配置后就可以在终端开始训练了

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

#如果你的场景是白色背景，可以添加-w选项。这将告诉训练脚本基本背景颜色应该是白色（而不是默认的黑色）

python train.py -s data -m data/output -w
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模型可视化

模型的文件夹结构如下

在windows中，模型可视化工具地址：https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/binaries/viewers.zip
将该文件解压到工程文件夹中即可完成安装

安装完成，在终端输入

.\viewers\bin\SIBR_gaussianViewer_app -m data/output 
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参考：https://www.bilibili.com/read/cv26465887/?spm_id_from=333.1007.0.0