Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Entrena salpicaduras gaussianas en 3D a partir de un vídeo en Deadline Cloud El paquete de tareas [gsplat\_pipeline](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/gsplat_pipeline) ejecuta una canalización de salpicaduras [gaussianas en 3D](https://aws.amazon.com/blogs/spatial/3d-gaussian-splatting-performant-3d-scene-reconstruction-at-scale/). El paquete toma un archivo de vídeo como entrada y produce un archivo de salpicaduras gaussianas como salida. `.ply` Tras descargar el resultado, podrá verlo en cualquier visor de salpicaduras gaussianas, por ejemplo. [SuperSplat](https://github.com/playcanvas/supersplat) La canalización ejecuta una sola tarea que: 1. Extrae fotogramas de vídeo con [FFmpeg](https://www.ffmpeg.org/). 1. Se resuelve Structure-from-Motion con [COLMAP](https://colmap.github.io/) y [GLOMAP](https://github.com/colmap/glomap), guardando el modelo estenopeico y las imágenes no distorsionadas. 1. [https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html) El resultado se `.ply` guarda en el archivo que especifique. Para ejecutar este paquete, implemente la [ CloudFormation plantilla de granja CUDA para crear una granja](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) de Deadline Cloud con una flota de GPU CUDA. A continuación, cree el [paquete conda de nRF Studio](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/nerfstudio) y publíquelo en su canal conda de S3. Si solo necesitas el entrenador predeterminado `NERFSTUDIO` (splatfacto), no necesitas la plantilla de granja CUDA ni el paquete conda personalizado de NeRF Studio. Los requisitos mínimos son una granja de Deadline Cloud con una flota de GPU, un entorno de colas que incluya y los siguientes paquetes de `conda-forge` conda:. `ffmpeg colmap glomap nerfstudio cuda` Para capturar un vídeo utilizable, sigue estos consejos: + Utilice un campo de visión amplio para que haya más objetos comunes entre los pares de imágenes Structure-from-Motion que desee utilizar. + Desactive la estabilización de vídeo para conservar una óptica de lente idéntica entre fotogramas. + Captura con cámara lenta y constante. Siga moviendo la cámara y evite detenerse y realizar panorámicas desde un solo lugar. Desde el `job_bundles` directorio del repositorio de muestras, envíe el trabajo: ``` deadline bundle gui-submit gsplat_pipeline ``` En la pestaña de *Job-specific configuración*, seleccione las rutas tanto para el archivo de vídeo de entrada como para el `.ply` archivo de salida.