これはVGGSfMというLinuxアプリで、最新リリースはvggsfmsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、VGGSfM というこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
VGGSfM
説明：
VGGSfMは、Meta AI Research（GenAI）とオックスフォード大学Visual Geometry Group（VGG）が共同開発した高度なStructure-from-Motion（SfM）フレームワークです。順序なしまたは連続した画像や動画から、3Dジオメトリ、高密度深度、カメラポーズを直接再構築します。このシステムは、学習済みの特徴マッチングと幾何学的最適化を組み合わせることで、高品質のカメラキャリブレーション、スパース/デンスポイントクラウド、および標準COLMAP形式の深度マップを生成します。バージョン2.0では、動的シーン処理、高密度ポイントクラウドのエクスポート、動画ベースの再構成（1000フレーム以上）、およびガウススプラッティングパイプラインとの統合のサポートが追加されました。PyCOLMAP、poselib、LightGlue、PyTorch3Dなどのツールを活用し、特徴マッチング、ポーズ推定、および可視化を行います。最小限の設定で、ユーザーは単一のシーンまたは動画シーケンス全体を処理し、モーションマスクを適用して移動するオブジェクトを除外し、再構成された出力から直接ニューラルラディアンスモデルまたはスプラッティングモデルをトレーニングできます。
オプション
- 自動カメラポーズ推定による画像またはビデオからのエンドツーエンドの 3D 再構築
- NeRFおよびガウススプラッティングパイプラインと互換性のある標準COLMAP形式での出力
- スライディングウィンドウビデオ処理により1000以上の連続フレームをサポート
- オプションのバイナリマスクを介して動的/動くシーンを処理します
- 高密度ポイントクラウドと高密度深度マップをエクスポートします（ベータ版）
- ガウススプラットトレーニング用のgsplatと簡単に統合できます
- Gradio または Visdom を使用したインタラクティブな視覚化
- Hugging Face または Google Drive から自動ダウンロードされた事前学習済みモデル
プログラミング言語
Python、Unixシェル
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/vggsfm.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。