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Entrene la salpicadura gaussiana 3D a partir de vídeo en Deadline Cloud
El paquete de trabajos .ply Después de descargar la salida, puede verla en cualquier visor de Gaussian Splatting, como. SuperSplat
La canalización ejecuta una única tarea que:
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Extrae fotogramas de vídeo con FFmpeg
. -
Se soluciona Structure-from-Motion con COLMAP
y GLOMAP , guardando el modelo estenopeico y las imágenes sin distorsiones. -
Entrena Gaussian Splatting con el ejemplo de la biblioteca gsplat de NerF Studio, Splatfacto in the Wild o con el ejemplo de la biblioteca gsplat de
simple_trainer.py. https://docs.gsplat.studio/main/examples/colmap.html La salida se guarda .plyen el archivo que especifiques.
Para ejecutar este paquete, implemente la CloudFormation plantilla de granja CUDA
Si solo necesitas el entrenador predeterminado NERFSTUDIO (splatfacto), no necesitas la plantilla de granja de 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 video utilizable, sigue estos consejos:
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Utilice un campo de visión amplio para que haya más objetos comunes entre los pares de imágenes Structure-from-Motion que desee utilizar.
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Desactive la estabilización de vídeo para conservar una óptica de lente idéntica entre fotogramas.
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Captura con cámara lenta y constante. Mantén la cámara en movimiento y evita detenerte y desplazarte panorámicamente desde una sola ubicación.
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.
Para ver un tutorial completo sobre cómo capturar un vídeo, enviar y supervisar el trabajo y ver el resultado de la capacitación, consulteEntrena el Gaussian Splatting en 3D a partir de tu propio vídeo.
