【亲测免费】 4D高斯喷射：实时动态场景渲染

项目介绍

4D高斯喷射（4D Gaussian Splatting）是一个用于实时动态场景渲染的开源项目，由华中科技大学（HUST）开发。该项目在CVPR 2024上被接受，并提供了一种快速收敛的方法，能够在短时间内实现高质量的实时渲染。4D高斯喷射通过使用高斯分布来表示场景中的动态元素，从而实现高效的渲染。

项目快速启动

环境设置

首先，克隆项目并安装相关依赖包：

git clone https://github.com/hustvl/4DGaussians.git
cd 4DGaussians
git submodule update --init --recursive
conda create -n Gaussians4D python=3.7
conda activate Gaussians4D
pip install -r requirements.txt
pip install -e submodules/depth-diff-gaussian-rasterization
pip install -e submodules/simple-knn

数据准备

合成场景

使用D-NeRF提供的合成数据集：

# 下载数据集
wget https://www.dropbox.com/s/example/dnerf_dataset.zip
unzip dnerf_dataset.zip -d data/dnerf

真实动态场景

使用HyperNeRF提供的真实动态数据集：

# 下载数据集
wget https://hypernerf.github.io/dataset/example.zip
unzip example.zip -d data/hypernerf

训练

训练合成场景

python train.py -s data/dnerf/bouncingballs --port 6017 --expname "dnerf/bouncingballs" --configs arguments/dnerf/bouncingballs.py

训练真实动态场景

# 提取视频帧
python scripts/preprocess_dynerf.py --datadir data/dynerf/cut_roasted_beef

# 生成点云
bash colmap.sh data/dynerf/cut_roasted_beef llff

# 降采样点云
python scripts/downsample_point.py data/dynerf/cut_roasted_beef/colmap/dense/workspace/fused.ply data/dynerf/cut_roasted_beef/points3D_downsample2.ply

# 训练
python train.py -s data/dynerf/cut_roasted_beef --port 6017 --expname "dynerf/cut_roasted_beef" --configs arguments/dynerf/cut_roasted_beef.py

渲染

python render.py --model_path "output/dnerf/bouncingballs/" --skip_train --configs arguments/dnerf/bouncingballs.py

应用案例和最佳实践

应用案例

4D高斯喷射可以应用于多个领域，包括但不限于：

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：实时渲染动态场景，提升用户体验。
• 电影和游戏制作：快速生成高质量的动态场景，减少渲染时间。
• 医学成像：实时渲染动态的医学图像，帮助医生进行诊断。

最佳实践

• 数据预处理：确保数据集的组织结构符合项目要求，以避免训练过程中的错误。
• 超参数调整：根据不同的数据集和应用场景，调整训练脚本中的超参数，以获得最佳的渲染效果。
• 模型评估：使用项目提供的评估脚本对模型进行评估，确保渲染质量达到预期。

典型生态项目

• NeRF（Neural Radiance Fields）：用于静态场景的神经辐射场渲染，是4D高斯喷射的基础技术之一。
• D-NeRF（Dynamic NeRF）：用于动态场景的神经辐射场渲染，与4D高斯喷射有相似的应用场景。
• HyperNeRF：用于高维动态场景的神经辐射场渲染，提供了丰富的真实动态数据集。

通过结合这些生态项目，可以进一步提升4D高斯喷射的渲染效果和应用范围。