Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Addestra lo splatting gaussiano 3D dal video su Deadline Cloud [Il job bundle [gsplat\_pipeline esegue una pipeline 3D](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/gsplat_pipeline) Gaussian Splatting.](https://aws.amazon.com/blogs/spatial/3d-gaussian-splatting-performant-3d-scene-reconstruction-at-scale/) Il pacchetto accetta un file video come input e produce un file Gaussian Splatting come output. `.ply` Dopo aver scaricato l'output, puoi visualizzarlo in qualsiasi visualizzatore Gaussian Splatting come. [SuperSplat](https://github.com/playcanvas/supersplat) La pipeline esegue una singola attività che: 1. [Estrae i fotogrammi video con FFmpeg.](https://www.ffmpeg.org/) 1. Risolve Structure-from-Motion con [COLMAP](https://colmap.github.io/) e [GLOMAP](https://github.com/colmap/glomap), salvando il modello stenopeico e le immagini senza distorsioni. 1. [https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html) L'output `.ply` viene salvato nel file specificato. Per eseguire questo pacchetto, implementa il [ CloudFormation modello di farm CUDA per creare una farm](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) Deadline Cloud con una flotta di GPU CUDA. Quindi crea il [pacchetto conda nERF Studio e pubblicalo sul tuo canale S3 conda](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/nerfstudio). Se hai solo bisogno del trainer predefinito `NERFSTUDIO` (splatfacto), non hai bisogno del modello di farm CUDA o del pacchetto conda personalizzato di NerF Studio. I requisiti minimi sono una farm Deadline Cloud con una flotta di GPU, un ambiente di coda che includa e i seguenti pacchetti conda:. `conda-forge` `ffmpeg colmap glomap nerfstudio cuda` Per registrare un video utilizzabile, segui questi suggerimenti: + Utilizzate un ampio campo visivo in modo che più oggetti siano comuni tra coppie di immagini Structure-from-Motion da utilizzare. + Disattiva la stabilizzazione video per mantenere l'ottica dell'obiettivo identica tra i fotogrammi. + Cattura con movimenti lenti e costanti. Continua a muovere la fotocamera ed evita di fermarti e fare panoramica da un'unica posizione. Dalla `job_bundles` directory del repository degli esempi, invia il lavoro: ``` deadline bundle gui-submit gsplat_pipeline ``` Nella scheda *Job-specific Impostazioni*, selezionate i percorsi sia per il file video di input che per il `.ply` file di output.