Обучение 3D Gaussian модели в gsplat

Чтобы обучить 3D Gaussian Splatting модель, выполните:

conda activate gsplat
cd <GSPLAT_REPOSITORY_FOLDER>\examples
python simple_trainer.py default ^
  --eval_steps -1 ^
  --disable_viewer ^
  --data_factor 4 ^
  --save_ply ^
  --ply_steps 30000 ^
  --data_dir <DATA_PATH> ^
  --result_dir <OUTPUT_PATH>

Замените <GSPLAT_REPOSITORY_FOLDER> на путь к вашему клону репозитория gsplat. Также обновите <DATA_PATH> и <OUTPUT_PATH> под пути в вашей системе.

Справка по параметрам

• default: профиль конфигурации по умолчанию в simple_trainer.py
• --eval_steps -1: отключает оценку во время обучения
• --disable_viewer: отключает встроенный вьювер Nerfstudio
• --data_factor 4: уменьшает входные изображения в 4 раза
• --save_ply: сохраняет модель в формате PLY
• --ply_steps 30000: сохраняет .ply на шаге обучения 30 000
• --data_dir: путь к датасету (тот же, что использовался в COLMAP)
• --result_dir: папка для результатов обучения

Ожидаемый вывод

Если обучение стартовало успешно, вы увидите индикатор прогресса. По завершении в логе будет сообщение вида:

Step:  29999 {'mem': 0.2915501594543457, 'ellipse_time': 708.7276656627655, 'num_GS': 167459}
Saving ply to <OUTPUT_PATH>/ply/point_cloud_29999.ply

В примере выше обучение заняло около 12 минут на системе из раздела «Проверенная конфигурация». Итоговая модель содержит 167 459 гауссиан. Финальный .ply сохраняется в:

<OUTPUT_PATH>\ply\point_cloud_29999.ply

Скачать модель, обученную на датасете из примера (без постобработки и удаления артефактов), можно из репозитория: results/plush-dog/ply/point_cloud_29999.ply