【亲测免费】 splatviz 使用教程
2026-01-30 04:50:44作者:温艾琴Wonderful
1. 项目的目录结构及介绍
splatviz 是一个开源项目,用于实时编辑和分析 3D Gaussian Splatting 场景。以下是项目的目录结构及各部分功能的简要介绍:
splatviz/
├── compression/ # 压缩相关代码
├── gaussian-splatting/ # Gaussian Splatting 相关代码
├── renderer/ # 渲染器相关代码
├── resources/ # 资源文件
├── splatviz_utils/ # splatviz 工具类
├── widgets/ # 小部件代码
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .gitmodules # Git 子模块配置文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── environment.yml # Conda 环境配置文件
├── presets.json # 预设代码片段文件
├── pyproject.toml # 项目配置文件
├── run_main.py # 项目启动文件
└── splatviz.py # splatviz 主程序文件
compression/: 包含与 Gaussian Splatting 场景压缩相关的代码。gaussian-splatting/: 包含与 Gaussian Splatting 相关的核心代码。renderer/: 包含渲染器相关的代码,用于渲染 3D 场景。resources/: 存储项目所需的各种资源文件。splatviz_utils/: 包含项目所需的工具类。widgets/: 包含项目中的各种小部件代码。.gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。.gitmodules: 配置项目中的 Git 子模块。LICENSE: 项目所使用的许可证信息。README.md: 项目说明文件,介绍项目的基本信息和如何使用。environment.yml: Conda 环境配置文件,用于创建项目所需的环境。presets.json: 存储预设代码片段的文件,用于快速加载常用的代码配置。pyproject.toml: 项目配置文件,定义了项目的元数据和依赖。run_main.py: 项目启动文件,用于启动 splatviz 应用程序。splatviz.py: splatviz 主程序文件,实现了项目的主要功能。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 run_main.py。该文件负责初始化和启动 splatviz 应用程序。以下是一个简化的启动流程:
# 导入必要的模块
from splatviz import splatviz
# 初始化 splatviz 应用程序
app = splatviz()
# 启动应用程序
app.run()
在 run_main.py 文件中,通常会有一些命令行参数的解析,用于指定启动时的一些配置,例如数据路径、模式等。
3. 项目的配置文件介绍
项目的主要配置文件是 pyproject.toml。该文件定义了项目的元数据和依赖,如下所示:
[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
[tool.setuptools]
packages = ["splatviz"]
此外,项目还包含 environment.yml 文件,用于创建 Conda 环境,其中列出了项目所需的所有依赖:
name: splatviz
dependencies:
- python=3.8
- numpy
- torch
- pyimgui
- glfw
- ...
这些配置文件确保了项目可以在正确的环境中运行,并且所有的依赖都可以被正确地安装。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0576
MiniMax-H3MiniMax H3 是一个通用的全模态生成系统。它支持对由文本、图像、视频和音频组成的多模态上下文进行统一理解,并能生成分辨率高达 2K、时长可达 15 秒的带原生立体声音频的视频。得益于面向任务泛化的系统设计,H3 在预训练阶段就已具备广泛的多模态上下文理解与生成能力,能够出色地执行复杂的多模态指令。Python00
DataFlow基于大模型算子和工作流的高效文本大模型训练数据合成框架Python07
doraDORA (Dataflow-Oriented Robotic Architecture 面向数据流的机器人架构) 是为 AI 与具身智能机器人打造的高性能开发框架,以数据流范式重构开发逻辑,原生支持分布式部署与端边云协同 —— 无需复杂适配,即可实现一体端到端具身大小脑、VLA等模型部署,无缝衔接感知、推理、控制全链路,让 AI 能力与机器人动作深度融合。 依托 Rust 内核与零拷贝通信技术,它将具身大小脑、VLA等模型推理、多模态数据融合延迟压缩至微秒级,同时兼容 ROS2 生态与国产 AI 芯片,彻底降低具身智能机器人的开发门槛,让分布式部署下的 AI 赋能创新更高效、更灵活。Rust02
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown01
py-xiaozhi基于Python的Xiaozhi AI,适用于想要完整Xiaozhi体验而无需拥有专用硬件的用户。Python01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
509
550
暂无描述
Markdown
852
5.68 K
deepin linux kernel
C
33
16
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.04 K
2.48 K
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
838
1.27 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
845
1.69 K
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.16 K
856
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.25 K
1.37 K
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
502
345
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
783
410