news 2026/2/2 19:29:52

DepthSplat深度渲染：从入门到实战的完整指南

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张小明

前端开发工程师

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DepthSplat深度渲染：从入门到实战的完整指南

DepthSplat深度渲染：从入门到实战的完整指南

【免费下载链接】depthsplatDepthSplat: Connecting Gaussian Splatting and Depth项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depthsplat

DepthSplat是一个连接高斯泼溅（Gaussian Splatting）和深度估计的创新性3D重建项目。该项目通过深度渲染技术，实现了从多视角图像到高质量3D场景的快速重建，在CVPR 2025中展示出了卓越的性能表现。

项目核心价值与技术优势

DepthSplat深度渲染技术的核心价值在于它实现了高斯泼溅与深度估计的跨任务交互。这种创新的连接方式带来了两个显著优势：

更好的深度信息提升新视角合成质量- 通过改进的深度估计，DepthSplat能够生成更高质量的新视角图像，显著提升高斯泼溅的渲染效果。

无监督深度预训练减少预测误差- 利用高斯泼溅进行无监督深度预训练，能够有效降低深度预测的误差范围。

该项目支持在单张A100 GPU上仅需0.6秒即可完成从12个输入视图的前馈重建，展现了极高的计算效率。

快速上手：5分钟体验深度渲染

环境配置与安装

DepthSplat基于PyTorch 2.4.0、CUDA 12.4和Python 3.10开发。推荐使用虚拟环境进行安装：

# 使用conda创建环境 conda create -y -n depthsplat python=3.10 conda activate depthsplat # 安装依赖 pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 pip install -r requirements.txt

预训练模型获取

项目提供了丰富的预训练模型，涵盖不同规模和应用场景：

  • 小型模型(37M参数)：适合快速实验和资源受限环境
  • 基础模型(117M参数)：平衡性能与效率的优选方案
  • 大型模型(360M参数)：追求最高精度的理想选择

通过以下命令下载预训练权重：

wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-projects/unimatch/pretrained/gmflow-scale1-things-e9887eda.pth -P pretrained wget https://huggingface.co/depth-anything/Depth-Anything-V2-Small/resolve/main/depth_anything_v2_vits.pth -P pretrained

关键配置深度解析

数据集配置

DepthSplat支持多种数据集，主要的配置文件位于[config/dataset/]目录：

  • RealEstate10K配置：[config/dataset/re10k.yaml]
  • DL3DV配置：[config/dataset/dl3dv.yaml]

数据集配置支持灵活的图像尺寸设置，从256x256到512x960等多种分辨率，满足不同应用场景的需求。

模型架构配置

项目的模型配置分为编码器和解码器两部分：

编码器配置：[config/model/encoder/depthsplat.yaml]

  • 支持多尺度特征提取
  • 可配置上采样因子
  • 灵活设置最低特征分辨率

解码器配置：[config/model/decoder/splatting_cuda.yaml]

  • 基于CUDA的高斯泼溅实现
  • 优化的渲染管线
  • 内存高效的处理机制

训练参数优化

在[config/experiment/]目录下，提供了针对不同数据集的训练配置：

  • RealEstate10K实验配置：[config/experiment/re10k.yaml]
  • DL3DV实验配置：[config/experiment/dl3dv.yaml]

实战应用场景展示

新视角视频渲染

DepthSplat支持从多视角图像生成连续的视频序列。以RealEstate10K数据集为例，使用6个输入视图生成视频：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m src.main +experiment=dl3dv \ dataset.test_chunk_interval=1 \ dataset.roots=[datasets/re10k_720p] \ dataset.image_shape=[512,960] \ checkpointing.pretrained_model=pretrained/depthsplat-gs-base-re10kdl3dv-448x768-randview2-6-f8ddd845.pth \ mode=test \ dataset/view_sampler=evaluation \ dataset.view_sampler.num_context_views=6 \ dataset.view_sampler.index_path=assets/re10k_ctx_6v_video.json \ test.save_video=true

深度预测应用

DepthSplat的深度预测模型经过精心设计，支持从2到8个随机输入图像进行深度估计。训练图像分辨率为352x640，预测深度尺度与相机位姿的平移尺度保持一致。

进阶技巧与性能优化

调试与验证技巧

部分测试集评估：完整测试集评估可能耗时较长，可通过设置dataset.test_chunk_interval=10仅评估1/10的测试集，适合调试和验证目的。

结果保存配置：

  • test.save_image=true：保存渲染图像
  • test.save_depth=true：保存预测深度
  • test.save_gaussian=true：保存重建的高斯模型为.ply文件

跨数据集泛化能力

DepthSplat展现了出色的零样本泛化能力：

  • 从RealEstate10K到DL3DV：训练模型在一个数据集上，在另一个数据集上表现优异
  • 从RealEstate10K到ACID：在未见过的数据集上仍能保持稳定的深度预测性能

硬件适配建议

虽然官方推荐使用4张GH200 GPU（每张96GB显存）进行训练，但项目具有良好的硬件兼容性：

  • 4张RTX 4090(24GB显存每张)
  • 单张A100(80GB显存)

在保持总训练样本数不变的情况下，不同硬件配置能够获得非常相似的训练结果，PSNR差异最多为0.1 dB，为不同预算的用户提供了灵活的选择空间。

DepthSplat深度渲染项目为3D重建领域带来了创新的技术思路，通过连接高斯泼溅和深度估计两大核心技术，实现了高效、高质量的3D场景重建。无论是学术研究还是工业应用，该项目都提供了强大的技术支撑和丰富的实践案例。

【免费下载链接】depthsplatDepthSplat: Connecting Gaussian Splatting and Depth项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depthsplat

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