LichtFeld Studio 入门教程：使用 Reality Scan 准备数据集

本教程演示了如何利用 Reality Scan 处理一组约 40 张高分辨率（6000×4000）的 DSLR 照片，通过调整对齐参数确保所有图像被纳入模型，并导出符合 LichtFeld Studio 要求的 COLMAP 格式数据。随后在 LichtFeld Studio 中直接加载该文件夹进行训练，最后展示了使用相机视图和分屏对比功能检查 Splat 质量的方法。

你会学到

• Reality Scan 的对齐设置中，增加误差容忍度（如将参数设为 10）有助于纳入更多图像，但需后续重新对齐以提高精度。
• 导出 COLMAP 数据时，必须确保 Distortion settings 设为 Inner region，且 JPEG 输出路径与地图数据路径一致。
• LichtFeld Studio 支持直接拖入 COLMAP 文件夹进行训练，无需额外配置优化参数即可开始默认训练。
• 在 LichtFeld Studio 中，右键点击图像选择 Camera view 可还原原始拍摄视角，按 G 键可开启原图与 Splat 的分屏对比模式。

步骤与时间轴

1. 1:05 · 导入图像并执行初始对齐
   打开 Reality Scan，将包含原始图像的文件夹拖入软件。进入 Alignment 标签页，点击 Reset 恢复默认设置，然后点击 Align images。系统检测到 39/40 张图像。
2. 2:01 · 调整参数以纳入所有图像
   进入 Settings，将相关参数从 2 修改为 10，删除当前组件并重新执行 Align images。此步骤允许更大的检测误差以纳入剩余图像。再次对齐后，若仍为 39 张，可重复此操作直到检测到 40 张图像。
3. 2:42 · 优化对齐精度并保存项目
   删除包含 39 张图像的旧组件。回到 Settings，将参数改回 2，并增加精度（设为 1）。再次执行 Align images，此时应得到一个包含全部 40 张图像的单一组件。保存项目，命名为 pile of parts reality capture。
4. 3:44 · 导出 COLMAP 格式数据
   在 Reality Scan 中进入 Workflow 菜单，点击 Export。选择 COLMAP text format。在导出设置中，确保 Distortion settings 设为 Inner region，Resolution 设为 Fit downscale 1（限制在 200 万像素以内），格式选择 JPEG。关键步骤：确保 JPEG 图像的输出路径与地图数据（map data）的路径相同。
5. 6:28 · 在 LichtFeld Studio 中加载数据并训练
   打开 LichtFeld Studio，将导出的 COLMAP 文件夹直接拖入软件窗口。软件会自动导入点云数据。无需修改任何设置或优化参数，直接点击 Start training 开始训练（默认 30,000 步）。
6. 8:02 · 检查与对比 Splat 结果
   训练完成后，点击 Save project 保存项目（需手动指定输出目录）。右键点击视图中的图像，选择 Camera view 以查看原始拍摄视角下的 Splat 效果。使用键盘左右箭头键切换不同视角。按 G 键开启分屏模式，左侧显示原图，右侧显示 Splat，可左右滑动对比差异。

要点与注意

• 导出 COLMAP 数据时，JPEG 图像文件夹的路径必须与地图数据（.txt 文件）的路径保持一致，否则 LichtFeld Studio 可能无法正确识别。
• 在 Reality Scan 中，如果初始对齐丢失部分图像，可以通过临时放宽误差参数（如设为 10）来强制纳入，然后再收紧参数重新对齐以提高精度。
• LichtFeld Studio 的 Save project 对话框操作较为繁琐，需要手动输入输出目录并点击选择目录，注意确认保存位置。
• 使用 Camera view 和分屏对比（按 G 键）是检查 Splat 质量、发现反射差异或伪影的有效方法。

适合谁看

国内 CG、3D 及 AI 创作从业者，特别是正在尝试 Gaussian Splatting 工作流、需要处理摄影测量数据并导入 LichtFeld Studio 的用户。