3DGS源码阅读记录

 

这段代码是一个C++/CUDA扩展模块的入口点，它使用PyTorch的C++扩展机制和pybind11库来创建一个Python扩展模块。这个扩展模块允许Python代码调用C++/CUDA函数。下面是对代码的逐行解释：

1. `#include <torch/extension.h>`：
这个头文件包含了PyTorch C++扩展所需的所有定义和声明。它提供了与PyTorch张量和自动微分系统交互所需的接口。

2. `#include "rasterize_points.h"`：
这个头文件包含了`rasterize_points.h`中定义的函数声明。这可能是一个自定义头文件，其中包含了`RasterizeGaussiansCUDA`、`RasterizeGaussiansBackwardCUDA`和`markVisible`函数的声明。

3. `PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m)`：
这是一个宏，用于定义Pybind11模块。`PYBIND11_MODULE`是pybind11库中用于创建Python模块的宏。`TORCH_EXTENSION_NAME`是这个扩展模块的名称，它应该在编译时定义，通常在构建脚本中设置。`m`是一个变量，代表这个模块，用于添加模块中的函数和类。

4. `m.def("rasterize_gaussians", &RasterizeGaussiansCUDA);`：
这行代码将C++中的`RasterizeGaussiansCUDA`函数暴露给Python。`"rasterize_gaussians"`是Python中调用这个函数时使用的名字，而`&RasterizeGaussiansCUDA`是指向C++中实际函数的指针。这意味着当Python代码调用`rasterize_gaussians`时，它实际上会调用`RasterizeGaussiansCUDA`函数。

5. `m.def("rasterize_gaussians_backward", &RasterizeGaussiansBackwardCUDA);`：
类似地，这行代码将`RasterizeGaussiansBackwardCUDA`函数暴露给Python，用于自动微分的后向传播。

6. `m.def("mark_visible", &markVisible);`：
这行代码将`markVisible`函数暴露给Python，这个函数可能用于标记在3D空间中对相机可见的点。

总的来说，这段代码定义了一个Python扩展模块，它允许Python代码调用三个C++/CUDA函数：`RasterizeGaussiansCUDA`、`RasterizeGaussiansBackwardCUDA`和`markVisible`。这些函数可能与3D图形渲染和光线追踪有关，用于执行高斯光栅化和可见性检测。通过这种方式，Python代码可以利用C++/CUDA的高性能计算能力，同时保持PyTorch张量和自动微分的兼容性。
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在python中的调用

 

 

 

 

`_RasterizeGaussians.apply` 是一个调用 PyTorch 中自定义 `autograd` 函数的操作。在这个上下文中，`_RasterizeGaussians` 是一个继承自 `torch.autograd.Function` 的类，它定义了自定义的前向和后向传播逻辑。`apply` 方法是 PyTorch 用来执行自定义函数的前向传播的方法。下面是对这个调用的解释：

1. **`_RasterizeGaussians` 类**：
这是一个自定义的 PyTorch autograd 函数，它封装了 C++/CUDA 实现的光栅化操作。这个类通过重写 `forward` 和 `backward` 静态方法来定义自定义操作的前向和后向传播逻辑。

2. **`apply` 方法**：
`apply` 是一个由 PyTorch 自动调用来执行 `_RasterizeGaussians` 自定义函数的前向传播的方法。当你在 PyTorch 代码中直接调用 `_RasterizeGaussians.apply` 时，实际上是在请求 PyTorch 执行这个自定义函数的前向传播。

3. **参数列表**：
- `means3D`：3D空间中的高斯分布均值。
- `means2D`：2D空间中的高斯分布均值，可能用于屏幕空间的坐标。
- `sh`：球谐函数（Spherical Harmonics）系数，用于环境光照的近似。
- `colors_precomp`：预计算的颜色值。
- `opacities`：高斯分布的不透明度。
- `scales`：高斯分布的尺度。
- `rotations`：高斯分布的旋转。
- `cov3Ds_precomp`：预计算的3D协方差矩阵。
- `raster_settings`：光栅化设置，包含了渲染过程中需要的各种参数，如视图矩阵、投影矩阵等。

4. **执行过程**：
当 `_RasterizeGaussians.apply` 被调用时，PyTorch 会将这些参数传递给 `_RasterizeGaussians` 类的 `forward` 方法。在 `forward` 方法内部，这些参数会被进一步处理，并调用 C++/CUDA 实现的光栅化函数（如前面提到的 `_C.rasterize_gaussians`）来执行实际的计算。

5. **返回值**：
`forward` 方法的返回值将被用作这个自定义操作的输出。在这个上下文中，`forward` 方法返回的是颜色和半径信息，这些信息可以用于后续的渲染或计算。

总结来说，`_RasterizeGaussians.apply` 是一个 PyTorch 自定义 autograd 函数的调用，它触发了前向传播过程，允许 PyTorch 代码与 C++/CUDA 实现的光栅化操作进行交互。这种方法允许在 PyTorch 的自动微分框架内集成自定义的、高效的计算操作。