【亲测免费】 3D Gaussian Splatting Linux端部署指南（含Linux可视化）

简介

本资源文件提供了在Linux环境下部署3D Gaussian Splatting的详细指南，包括环境配置、数据准备、训练过程以及Linux端的可视化操作。通过本指南，用户可以在Linux系统上顺利完成3D Gaussian Splatting的部署和训练，并实现远程可视化。

内容概述

1. 环境配置：详细介绍了如何在Linux系统上配置所需的环境，包括CUDA、PyTorch等依赖项的安装和配置。
2. 数据准备：指导用户如何准备自己的数据集，包括使用COLMAP进行相机位姿计算和使用FFMPEG进行视频帧的切分。
3. 训练过程：提供了训练3D Gaussian Splatting模型的步骤和常见问题的解决方案。
4. Linux端可视化：介绍了如何在Linux系统上进行远程可视化，包括构建SIBR_gaussianViewer_app和使用SIBR_remoteGaussian进行在线远程可视化。

使用说明

1. 环境配置：

   • 根据官方的环境配置文件进行环境配置，注意处理可能出现的各种问题。
   • 确保CUDA和PyTorch版本匹配，避免因版本不兼容导致的错误。

2. 数据准备：

   • 使用COLMAP进行相机位姿计算，生成点云数据。
   • 使用FFMPEG切分视频帧，准备训练数据。

3. 训练过程：

   • 运行训练脚本，进行模型训练。
   • 注意处理训练过程中可能出现的错误，如子模块缺失、CUDA版本不匹配等。

4. Linux端可视化：

   • 构建SIBR_gaussianViewer_app，进行离线可视化。
   • 使用SIBR_remoteGaussian进行在线远程可视化，实时查看训练进程。

注意事项

• 环境配置是部署过程中最关键的一步，务必确保所有依赖项正确安装和配置。
• 数据准备过程中，确保视频帧切分和相机位姿计算的准确性，以保证训练效果。
• 训练过程中，注意监控GPU利用率和训练进度，及时调整训练参数。

通过本指南，用户可以在Linux系统上顺利完成3D Gaussian Splatting的部署和训练，并实现远程可视化，为后续的研究和应用打下坚实基础。