3D gaussian-splatting 3D高斯本地部署与自建数据集测试

诺雅_

2229人浏览 · 2025-06-12 18:37:29

诺雅_ · 2025-06-12 18:37:29 发布

项目源码：
graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering"

参考文章：
【3DGS】Ubuntu20.04系统搭建3D Gaussian Splatting及可视化环境_3d gaussian splatting 环境搭建-CSDN博客【3DGS】Ubuntu系统下完成3D Gaussian Splatting自采数据集的重建、评估及可视化_3dgs数据集制作-CSDN博客

因为涉及conda以及environment.yml等问题，故参考以上文章重新写一份教程，希望能帮到想进入3DGS reconstruction这个领域的朋友

前言

建议使用ubuntu20.04以上的版本，且本文的可视化界面SBR_Viewer是在windows上使用的（官方文档有说明不支持使用ubuntu进行可视化），但是这些条件也不是绝对的，需要自行探索解决相关问题。同时，可视化SBR_Viewer不可以在GTX10系显卡上使用。（都是博主踩到的坑:）

1.准备依赖

1）cuda

尽管environment.yml里使用了cudatoolkit 11.6，但是最好还是在系统环境上安装一个合适版本的cuda

官方要求cuda >= 11.6，这里以cuda11.8为例

nvidia cuda官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

根据官网的命令安装即可，比如我电脑是20.04，则使用

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.runsudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

同时在~/.bashrc中添加环境变量：

vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc

Tips：cuda默认安装在/usr/local中

使用以下命令验证：

nvcc -V

2）安装conda

参考文章：实验室服务器conda使用教程_服务器安装conda-CSDN博客

2.源码下载与虚拟环境部署

git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting --recursive

如果没有加 --recursive选项，那么代码库中的一些subproject或者submodule的代码将不会被git clone下来，导致缺少文件，从而引发编译错误

在项目的根目录下创建虚拟环境（网络良好）

conda env create --file environment.yml

但是如果没有科技，以上命令往往会加载过慢，因此以下使用mamba创建虚拟环境

Tips：国内conda镜像应该是无效的，指向的也是conda的官方仓库，conda貌似在19年就提出了禁止在非官方设置镜像，所以不用设置镜像

Tips：AutoDL的学术加速：source /etc/network_turbo

加速以下网址：

github.com

githubusercontent.com

githubassets.com

huggingface.co

1）使用mamba

使用conda安装mamba，切忌使用pip安装mamba，因为pip的mamba是另一个库

conda update -n base conda
conda install -n base conda-libmamba-solver
conda config --set solver libmamba
conda install mamba -n base -c conda-forge

2）修改environment.yml

我当时直接使用以下命令创建虚拟环境：

mamba env create --file environment

但是在安装pytorch的时候出现问题，据了解官网已经不能通过conda安装torch1.12.1了，因此需要修改环境文件，使用pip下载torch与相关文件：

Tips：我这里顺手改了一下name，便于与官方环境区分开来

name: 3dgs
channels:
  - pytorch
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.7.13
  - cudatoolkit=11.6
  - plyfile
  - pip=22.3.1
  - tqdm
  - pip:
      - torch==1.12.1+cu116
      - torchvision==0.13.1+cu116
      - torchaudio==0.12.1
      - --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
      - opencv-python
      - joblib

注意：我这里把submodule/...删掉了，因为在一个文件下不能同时安装torch和submodule，有先后顺序。

3）安装submodules

先到项目根目录下，然后执行以下命令：

pip install ./submodules/diff-gaussian-rasterization
pip install ./submodules/simple-knn
pip install ./submodules/fused-ssim

如果安装失败，先进入 gaussian-splatting/submodules/，查看是否有内容。若没有内容，需要回到官网单独下载该项目下的这三个文件：diff-gaussian-rasterization fused-ssim simple-knn

到这里环境就配置完毕了。

3.下载官方数据集进行训练

3DGS官网：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

下载650MB的场景

在项目根目录下新建一个data目录，放置数据集文件

使用以下命令进行初步训练：

python train.py -s data/truck/ -m data/truck/output

训练后的模型与文件会放置到data/truck/output中，point_cloud/iteration_7000和point_cloud/iteration_30000里的.ply文件正是点云文件

接下来便用可视化软件SIBR_viewers

4.可视化安装（使用windows安装）

SIBR_Viewer的仓库README.md中：

**Note**: The current release is for *Windows 10* only. We are planning a Linux release soon.

直接前往3dgs仓库graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering"

点击Viewers for windows下载

参考文章：3DGS（3D Guassian Splatting）部署验证+个人数据训练 - 知乎

可能的问题1：

[SIBR] ## ERROR ##: FILE C:\Users\alanvin.AD\Repos\Github\3dgs\SIBR_viewers\src\projects\gaussianviewer\renderer\GaussianView.cpp LINE 339, FUNC sibr::GaussianView::GaussianView Sorry, need at least compute capability 7.0+!

GPU1050ti不支持该渲染，至少得20系以上

可能的问题2：找不到cudart64_12.dll

解决：安装cuda

使用以下命令即可进行点云可视化

./SIBR_gaussianViewer_app -m (your path)/mydata/output

5.自建数据集测试

1）首先创建自建数据集文件夹

目录如下：

mydata/project1/input（存放初始图片）

mydata/project1/output（存放输出图片、失败图片、点云、模型）

2）使用ffmpeg将视频转换成图片

ffmpeg -i output.mp4 mydata/project1/input/image_%04d.png ##在项目根目录下运行

其中%04d表示按照4位数进行排序输出，如image_0001.png，image_0002.png……

3）安装colmap（一大堆问题）

【若只想使用colmap基础功能，不想要那么麻烦，可以直接执行

sudo apt-get update
sudo apt-get install colmap 
##或 sudo aptitude install colmap

】

【以下为源码安装最新版，功能较多，也可以在服务器无GUI的界面上使用】

先安装依赖（多来几遍，缺啥补啥）

sudo apt-get install git cmake build-essential libboost-program-options-dev libboost-filesystem-dev libboost-graph-dev libboost-regex-dev libboost-system-dev libboost-test-dev libeigen3-dev libsuitesparse-dev libfreeimage-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev libglew-dev qtbase5-dev libqt5opengl5-dev libcgal-dev libcgal-qt5-dev libflann-dev libsqlite3-dev libmetis-dev
sudo apt-get install git cmake ninja-build build-essential libboost-program-options-dev libboost-filesystem-dev libboost-graph-dev libboost-system-dev libeigen3-dev libflann-dev libfreeimage-dev libmetis-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev libsqlite3-dev libglew-dev qtbase5-dev libqt5opengl5-dev libcgal-dev libceres-dev

注意：ubuntu18.04的qt5相关的库会报错，因此本文不推荐使用版本较旧的18.04运行colmap

可能的解决方案：用aptitude代替apt-get

注意：ubuntu18.04里很多lib都太新了，需要通过apptitude进行降级（尽量不要保留keep XXX at their current version，尽量降级Downgrade）

然后就可以进行克隆了

git clone https://github.com/colmap/colmap.git

cd colmap & mkdir build & cd build

注意cmake，先查询自己电脑GPU的架构值：

nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv

比如我电脑是8.9，对应的架构值就是89。然后再使用cmake

cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCUDA_ENABLED=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=89
make -j{nproc}
sudo make install

架构	compute_xx	示例显卡
Maxwell	50	GTX 750, 950
Pascal	61	GTX 1080, 1070
Turing	75	RTX 2060, 2080
Ampere	86	RTX 3080, A100
Ada Lovelace	89	RTX 4090

-DCUDA_ENABLED=ON：使用CUDA辅助训练

make -j{nproc}：使用CPU最大核心数进行编译（效率更高）

或者使用ninja安装也可以：相关文章

【注：如果是无GUI的服务器端，需要更改cmake指令：

这里由于我的服务器是3090，对应的架构是86，因此-DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=86

cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGUI_ENABLED=OFF -DCUDA_ENABLED=ON   -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=86

-DGUI_ENABLED=OFF：无GUI界面编译，适合在服务器端使用】

可能的问题1：在make时，std::filesystem无法识别

解决方案：安装c++17（g++-9）

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt update
sudo apt install g++-9

然后修改colmap的CMakeLists.txt（记得备份一份，防止坏档）

添加以下内容

set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
link_libraries(stdc++fs)

应该就能解决以上问题了。

可能的问题2：在cmake时，You have changed variables that require your cache to be deleted.Configure will be re-run and you may have to reset some variables.The following variables have changed:CMAKE_CXX_COMPILER= /usr/bin/c++

解决方案：cmake ..时声明使用高版本的g++

cmake .. -GNinja -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/g++-9

可能的问题3：找不到eigen

如：/usr/include/eigen3/Eigen/Core:42:14: fatal error: math_functions.hpp: No such file or directory

解决方案：卸载libeigen-dev（3.3.4）

sudo apt --purge remove libeigen3-dev

安装eigen-3.4.0

eigen3.4.0下载

mkdir build 
cd build
cmake .. 
make -j8
sudo make install

可能的问题4：安装ceres-solver-2.2.0和absl

先装依赖

sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libeigen3-dev ##注意，可能版本是3.3.4，并非所需的3.4.0
sudo apt-get install libsuitesparse-dev

git clone --recurse-submodules https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git
mkdir build
cd build
cmake .. -DBUILD_TESTING=OFF
make -j8
sudo make install

这样可以直接安装带子模块（如absl）的ceres-solver

如果编译colmap仍然出现问题，再进行可能的问题5

可能的问题5：编译colmap出现问题，absl和gtest没有找到

解决方案（官方也有提到过）：

重新安装absl

git clone https://github.com/abseil/abseil-cpp.git
cd abseil-cpp
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_STANDARD=14 -DBUILD_TESTING=OFF

可能的问题6：缺gflags

git clone https://github.com/gflags/gflags.git
cd gflags/
mkdir build
cd build
cmake .. -DBUILD_SHARED_LIBS=ON
make -j8
sudo make install

注意：cmake .. -DBUILD_SHARED_LIBS=ON

可能的问题7：缺glog

git clone https://github.com/google/glog.git
cd glog/
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j8
sudo make install

4）图片转点云

python convert.py -s mydata/project1 ##在项目根目录下运行

5）开始训练

python train.py -s mydata/project1 -i input -m mydata/project1/output ##在项目根目录下运行

结语

本文仍然存在一些不妥不太完美的地方，还请大佬们多多指导，提出点意见

希望各位刚入坑的朋友能早日跑出自己数据集训练的模型:)

魔乐社区

魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。

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