3D Gaussian Splatting 采集教程

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采集质量几乎决定了后续所有环节。训练器可以缓解部分伪影，但无法补回从未拍到、严重模糊或光照变化混乱的表面。

目标是获得足够重叠、足够视差、曝光稳定且覆盖完整的数据集。

先确定场景类型

小物体、房间、建筑外立面、街区和无人机场景需要不同的移动路径。先确认最终要保留的内容，再安排绕拍、近景细节和桥接视角。

照片和视频的取舍

照片通常更清晰、分辨率更高，也更容易筛选。视频速度更快，但要抽出有足够视差且不过度重复的帧。

现场复查

最贵的错误是在场地不可再次进入后才发现漏拍。拍完后检查模糊、曝光跳变、遮挡和背面缺失，必要时补拍。

常见失败模式

自动曝光和移动阴影会被训练进模型。
只原地旋转有重叠但视差不足。
透明、镜面、水面和屏幕仍然很难处理。

交给下一步的内容

交付整理后的照片或抽帧文件夹。
保留原始素材、相机信息和抽帧参数。
删除明显模糊、重复、误拍和动态干扰帧。

参考教程和文档

这些来源作为调研输入使用。上面的指南是整理后的 3DGS 工作流说明，并不是从某一个教程直接复制而来。