As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Treine 3D Gaussian Splatting a partir de um vídeo no Deadline Cloud O pacote de tarefas [gsplat\_pipeline](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/gsplat_pipeline) executa um pipeline [3D](https://aws.amazon.com/blogs/spatial/3d-gaussian-splatting-performant-3d-scene-reconstruction-at-scale/) Gaussian Splatting. O pacote usa um arquivo de vídeo como entrada e produz um arquivo Gaussian `.ply` Splatting como saída. Depois de baixar a saída, você pode visualizá-la em qualquer visualizador de Gaussian Splatting, como. [SuperSplat](https://github.com/playcanvas/supersplat) O pipeline executa uma única tarefa que: 1. Extrai quadros de vídeo com [FFmpeg](https://www.ffmpeg.org/). 1. Resolve Structure-from-Motion com [COLMAP e [GLOMAP](https://github.com/colmap/glomap)](https://colmap.github.io/), salvando o modelo pinhole e imagens sem distorções. 1. [Treina Gaussian Splatting com [nERf Studio splatfacto, Splatfacto](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splat.html)[in the Wild ou o exemplo da](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html) biblioteca simple\_trainer.py gsplat.](https://docs.gsplat.studio/main/examples/colmap.html) A saída é salva no `.ply` arquivo que você especificar. Para executar esse pacote, implante o [ CloudFormation modelo de fazenda CUDA para criar uma fazenda](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) Deadline Cloud com uma frota de GPU CUDA. Em seguida, crie o [pacote nERf Studio conda](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/nerfstudio) e publique-o em seu canal S3 conda. Se você só precisa do treinador padrão `NERFSTUDIO` (splatfacto), não precisa do modelo CUDA farm ou do pacote conda personalizado do NerF Studio. Os requisitos mínimos são uma fazenda Deadline Cloud com uma frota de GPU, um ambiente de fila que inclui`conda-forge`, e os seguintes pacotes conda:. `ffmpeg colmap glomap nerfstudio cuda` Para capturar um vídeo utilizável, siga estas dicas: + Use um amplo campo de visão para que mais objetos sejam comuns entre os pares de imagens Structure-from-Motion para uso. + Desative a estabilização de vídeo para preservar lentes ópticas idênticas entre os quadros. + Capture com movimento lento e constante. Continue movendo a câmera e evite parar e fazer panorâmicas em um único local. No `job_bundles` diretório do repositório de amostras, envie o trabalho: ``` deadline bundle gui-submit gsplat_pipeline ``` Na guia de *Job-specific configurações*, selecione caminhos para o arquivo de vídeo de entrada e o `.ply` arquivo de saída.