谈到高斯溅射（gaussian-splatting），相信大家都不陌生。一款名为 Luma 的应用程序在国外利用这项技术创造了令人惊艳的效果。动画.gif Luma 的主要使用流程是通过手机扫描真实场景（实际上是拍摄多个照片），然后利用高斯溅射算法生成模型，供用户自由查看。对于设计师来说，这项技术有着广泛的应用场景，以下是一些例子：

竞品分析和对比：可以将竞品的实物转化为高斯模型，导入到3D软件中，与设计方案进行对比。
搭建真实的渲染场景：通过扫描真实场景，可以将设计方案放入其中，实现更真实的效果。
游戏设计：无需建模，只需拍摄即可搭建游戏场景。还有许多其他的应用场景，可以根据个人的想象力进行发挥。目前，这项技术本身是开源的，但是 Luma 的方案却是闭源的。最近在 GitHub 上出现了一个名为 ComfyUI 的节点，它提供了一个名为 3D-Pack 的工具，支持通过 ComfyUI 部署一套高斯溅射模型的生成工作流程，值得一试。安装过程可能有些复杂，对于没有接触过的朋友来说可能会感到困难。我通过实际操作积累了一些经验，将安装过程和可能遇到的问题详细描述，希望能对大家有所帮助。同时，我也希望大家能尽早掌握高斯溅射技术，因为它的未来发展是令人期待的。当然，这套工作流目前的效果还在作者调试，尚未达到真正商用效果，但是 AI 的技术日新月异，提前准备好，收益往往会不期而至。

先看看效果

因为没有好的拍摄设备，输入源导致效果不太好，同时机器设备性能有限，参数没敢开得太高，大家可以感受一下。

动画.gif

安装过程

安装过程，基本是把作者的过程复述一遍，同时增加我自己的理解，并通过动图方式，尽量讲明白。

必备条件

Windows 10/11
Miniconda/Conda Python 3.11.7
Torch version: 2.1.2+cu 121/V.2.1.2+cu 118
保持网络通畅，能正常链接github 为什么需要用到 conda？主要是为了避免跟其他 comfyui 的环境冲突，同时强烈建议大家新开一个 comfyui，作为单独使用。

安装 Miniconda

官方地址： https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/ 根据官方的教程，一步一步下载安装即可。

[!NOTE] Title 这里要注意哦，安装时，需要勾选”添加到环境变量”。这样，才不会出现 conda 命令粗错的问题。

创建虚拟环境

在 comfyui 主文件的上一层目录，点击右键并选择【在终端打开】

在弹出的 cmd 命令中，输入

conda create -p ./python_miniconda_env/ComfyUI python=3.11

它的意思是，在当前目录创建一个名为”python_miniconda_env/ComfyUI”的 conda 虚拟环境，并使用 python3.11 版本。这步基本没有问题，等待创建成功后，在命令行继续输入：

conda activate C:\Users\reall\Softwares\ComfyUI_windows_portable\python_miniconda_env\ComfyUI

它的意思是，激活刚才创建的环境。注意：

C:\Users\reall\Softwares\ComfyUI_windows_portable\python_miniconda_env\ComfyUI

要替换成你的实际路径，如我的路径是：K:\program\minicaonda\envs\comfyui3d

如果你也像我这样，那么虚拟环境已经创建成功了，接下来所有的依赖都会安装在这个环境里，非常纯净的环境。安装torchvison

pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

安装依赖

pip install -r ./ComfyUI/requirements.txt

接着，进入插件的根目录下，如我的：

cd K:\comfyui-conda\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Impact-Pack

然后运行 install

Python install. Py

耐心等待安装完成。

安装 pytorch3d

作者没有展开说 pytorch3 d 的安装，但使用其提供的 install.py 文件，会遇到报错。这里可以手动安装一下。打开 pytorch 3d 的官方说明 https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md ，这里有个手动安装的说明：保持当前的 cmd 命令目录，运行代码即可：

git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git
cd pytorch3d && pip install -e .

这里等待时间和构建依赖的时间会较长，耐心等待。完成后，如果没有错误，那么恭喜你，环境已经可以了，接下来就可以愉快玩 3D 啦！

3D 模型生成流程

先来试试倔强的奶龙。

素材准备

首先我们需要准备一个素材，120 张 360 环视的图，而且需要抠图。刚好手上有一只奶龙，那就拍成视频，然后通过 comfyui 的抠图流程，把图片处理好。

拍摄视频

设备简陋，大概是这样的，把奶龙放在台子上，固定手机，旋转台子拍好视频即可。

搭建图片处理工作流

我们要实现的目标和流程如下：还记得我之前的文章吗？就是那个工作流，大家可以复习一下《什么？十分钟扣1000张图，用AI帮你打工》

一下子就处理完了，奶龙整整齐齐。

生成高斯溅射模型

这里直接使用作者的工作流，不改动任何参数进行测试。工作流在 github 的项目代码里面，大家自行下载即可。我使用的是 Multi-View-Images_to_3 DGS_to_3 DMesh (DMTet and DiffRast)。这个工作流。打开工作流后，在这里上传处理好的图片目录。

然后运行即可，参数大家自行试一下，如果加大参数，应该会有好的效果。

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本地部署一套高斯溅射生成流程