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来自 Deadline Cloud 视频的 3D 高斯飞溅训练 - 截止日期云

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

来自 Deadline Cloud 视频的 3D 高斯飞溅训练

gs plat_pipeline 作业包运行 3D Ga ussian Splatting 管道。该捆绑包将视频文件作为输入，并生成一个高斯飞溅文件作为输出.ply。下载输出后，你可以在任何 Gaussian Splatting 查看器中查看，例如。SuperSplat

该管道运行的单个任务是：

  1. 使用 FFm peg 提取视频帧。

  2. Structure-from-Motion 使用 COLMAP 和 GLOMAP 求解，保存针孔模型和未失真的图像。

  3. 使用 nerF Studio splatfacto、Splatfacto in the Wild 或 simple_trainer.py g splat 库示例训练高斯飞溅。输出将保存到您指定的.ply文件中。

要运行此捆绑包，请部署 CUDA 群组 CloudFormation 模板来创建具有 CUDA GPU 队列的 Deadline Cloud 场。然后构建 nerF Studio conda 软件包并将其发布到你的 S3 conda 频道。

如果你只需要默认NERFSTUDIO（splatfacto）训练器，则不需要 CUDA 农场模板或自定义 nerF Studio conda 软件包。最低要求是具有 GPU 队列的 Deadline Cloud 场conda-forge、包含以下内容的队列环境以及以下 conda 软件包：ffmpeg colmap glomap nerfstudio cuda。

要捕捉可用的视频，请按照以下提示操作：

  • 使用较宽的视野，以便在图像对之间有更多共同的对象 Structure-from-Motion 可供使用。

  • 关闭视频防抖功能以在各帧之间保留相同的镜头光学效果。

  • 以缓慢而稳定的动作进行拍摄。继续移动摄像机，避免从一个位置停下来平移。

在示例存储库的job_bundles目录中，提交作业：

deadline bundle gui-submit gsplat_pipeline

在Job-specific 设置选项卡上，选择输入视频文件和输出.ply文件的路径。