안녕하세요.
정글러입니다.
https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting
GitHub - graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance
Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering" - graphdeco-inria/gaussian-splatting
github.com
3DGS를 어플리케이션을 거치지 않고 해당 오픈소스로 만들어보았습니다.
어플리케이션은 주로 COLMAP에서 진행하는 camera tracking을 ai로 진행하기 때문에 좀더 빠르지만, 부정확한 결과가 나오기도 하는 것 같습니다.
오픈소스는 더 정확한 결과가 나올지 궁금해서 시도해봤습니다.
[컴퓨터 환경]
- PyTorch 버전: 1.13.1+cu117
- CUDA 버전: 11.7
- GPU 이름: NVIDIA GeForce RTX 3090
* 가우시안 스플래팅 순서
1️⃣ | colmap automatic_reconstructor | COLMAP 3D 포인트 추출 |
2️⃣ | python convert.py | Gaussian Splatting 학습용 구조 변환 |
3️⃣ | python train.py | 본 학습 진행 |
4️⃣ | python render.py | 렌더링 이미지 확인 |
1. 컴퓨터 환경과 가우시안 스플래팅 다운받기
SET DISTUTILS_USE_SDK=1 # Windows only
conda env create --file environment.yml
conda activate gaussian_splatting
2. COLMAP 추출
colmap automatic_reconstructor ^
--workspace_path C:\Users\@@@\gaussian-splatting\data\set ^
--image_path C:\Users\@@@\gaussian-splatting\data\radio\images ^
--data_type individual ^
3. Gaussian Splatting 학습용 구조 변환
python convert.py -s C:\Users\@@@\gaussian-splatting\data\set
4. 본 학습 진행
python train.py -s data/set
5. 렌더링 이미지 확인
cd viewer/bin
SIBR_gaussianViewer_app -m <path to trained model>
고해상도 이미지를 돌렸는데, 어플리케이션보다 더 깔끔하게 나왔네요.
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