Brush项目中的实时渲染更新问题解析
2025-07-10 13:13:45作者:廉皓灿Ida
问题背景
在3D高斯泼溅(3D Gaussian Splatting)训练过程中,Brush项目提供了一个"update live splats"(实时更新泼溅)的功能选项。这个功能允许用户在训练过程中实时查看模型的渲染效果变化。然而,当用户禁用此功能后,可能会遇到一个影响工作流程的问题。
问题现象
当用户在训练中途禁用实时更新功能后继续训练至完成,系统将无法显示最终的训练结果。具体表现为:
- 重新启用实时更新开关无效
- 点击训练按钮无响应
- 导出功能只能导出禁用实时更新前的模型状态
这个问题虽然不会影响自动保存的模型数据,但严重影响了用户对最终训练结果的即时评估能力。
技术原理分析
在3D高斯泼溅训练中,模型会随着训练步数的增加而不断优化其表示。实时渲染更新功能实际上是在训练循环中定期将当前的3D高斯分布状态转换为可视化的泼溅表示并渲染到场景中。
当禁用此功能时,系统会停止这种定期更新,但仍会继续在后台优化模型参数。问题的关键在于系统没有在训练结束时强制触发一次最终的渲染更新,导致场景视图与实际的最终模型状态不同步。
解决方案
项目维护者Arthur Brussee在后续提交中优化了这一行为。新的实现方式:
- 当禁用实时更新时,系统仅停止场景视图的频繁重绘
- 但会继续在后台更新当前的泼溅表示
- 确保在需要时(如训练结束)能够获取到最新的模型状态
这种改进既保留了性能优化的可能性(通过减少不必要的重绘),又保证了用户能够随时访问最新的训练结果。
临时解决方案
在官方修复前,用户可以采用以下临时方案查看最终训练结果:
- 将自动保存的30k步模型PLY文件复制到数据集目录
- 开始一个新的训练任务
- 在初始PLY加载过程中暂停训练
- 此时可以查看完整的30k步模型效果
最佳实践建议
对于Brush项目的用户,建议:
- 仅在确实需要性能优化时禁用实时更新
- 如需禁用,建议在训练接近完成时重新启用
- 定期检查自动保存的模型文件
- 保持项目版本更新以获取最新修复
这个问题展示了在交互式3D训练系统中平衡性能与用户体验的挑战,也提醒开发者在设计类似功能时需要全面考虑各种使用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1