相比NeRF，3DGS属于是高效率的三维重建方法
通过B站学习，部署原3DGS方法总结如下，如果之后自己有改进的方法
首先安装
1️⃣C++编译工具 https://aka.ms/vs/17/release/vs_buildtools.exe
2️⃣Python https://www.python.org/downloads/release/python-3106/
3️⃣Git https://git-scm.com/downloads
4️⃣NVIDIA GPU Computing Tookit https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive（需要修改环境变量）
5️⃣COLMAP https://github.com/colmap/colmap/releases/tag/3.8（需要修改环境变量）
6️⃣ffmpeg https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/（需要修改环境变量）
7️⃣pytorch https://download.pytorch.org/whl/cu118
在文件夹目录输入cmd打开控制平台输入
git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting –recursive
pip安装diff-guassian-rasterization和simple-knn
pip install plyfile tqdm
pip install submodules/diff-gaussian-rasterization
pip install submodules/simple-knn
viewers 操作：WASD UIO JKL https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/binaries/viewers.zip
再设置.bat执行文件启动3DGS进行建模
两种引擎导入插件：
1️⃣Unreal git clone https://github.com/xverse-engine/XV3DGS-UEPlugin.git
2️⃣Unity git clone https://github.com/aras-p/UnityGaussianSplatting.git
个人跑源代码测试效果如下（如果拍摄好的话效果还是不错的）：
27s视频效果
45s视频效果
引擎呈现效果
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