佬是否用metacam的结果做过3DGS？

[yiyezhilan]

大佬，我用的metacam edu版本跑了fast livo2，输出了pcd和colmap格式，然后用他们提供的gsplat来训练3dgs，发现效果很差。后续又用了原版3dgs仓库，以及郑博在issue里面提到的其他技巧，效果还是不好。能否交流一下？

[Rhymer-Lcy]

大佬，我用的metacam edu版本跑了fast livo2，输出了pcd和colmap格式，然后用他们提供的gsplat来训练3dgs，发现效果很差。后续又用了原版3dgs仓库，以及郑博在issue里面提到的其他技巧，效果还是不好。能否交流一下？

非常感谢你的提问，也感谢你对这个方向的深入尝试！

关于你提到使用 FAST-LIVO2 输出的点云和 COLMAP 数据训练 3DGS 效果不理想的问题，我和 FAST-LIVO2 的作者郑博交流过，他给出了一些非常实用的建议。

快速验证：用现有工具获得初步效果

如果你当前的目标是快速看到一个“可用”的重建结果，而暂时不追求极致效率或精度，可以这样做：

先将 COLMAP 生成的稀疏点云与 FAST-LIVO2 输出的 LiDAR 点云通过手眼标定进行刚性对齐（例如使用 ICP 或 SVD 配准），确保两者处于同一坐标系下；然后直接复用 COLMAP 优化后的相机位姿来驱动 3DGS 的训练。

这样做的优势在于，COLMAP 的位姿通常比原始 SLAM 输出更稳定、几何一致性更强，即使点云本身未经过深度优化，也能显著提升高斯泼溅的重建质量。这是一种“低成本高回报”的方案，非常适合前期验证或 demo 展示。

高质量重建：需要系统性后处理流程

但如果你希望重建效果达到甚至超越 LCC（LiDAR-Camera Calibration）级别的水准，那就不能只依赖原始输出了。一套完整的高质量流程应依次包含以下关键步骤：

• 点云滤波：去除噪声、离群点和无效观测（如天空、动态区域边缘等）；
• 动态物体滤除：利用时序一致性、光流或语义分割识别并移除行人、车辆等非静态元素；
• 视觉-LiDAR 联合 Bundle Adjustment（BA）：将图像特征匹配与 LiDAR 点云约束融合，联合优化相机位姿与场景几何；
• 深度监督的 3DGS 训练：在上述优化基础上，引入 LiDAR 深度图作为监督信号，进一步提升几何保真度和细节还原能力。

这套流程虽然效果显著，但涉及多模块协同、算法耦合度高，自研的话，不是一个人能解决的，需要一个小 team。

替代思路：引入深度学习增强泛化能力

如果你希望绕过传统 SFM 和 BA 的繁琐流程，也可以考虑借鉴 KIRI Engine 等近期工作的思路——通过深度学习方法（如端到端高斯参数预测、扩散先验引导或跨模态对齐）来提升 3DGS 在稀疏、低质量输入下的泛化能力。

[yiyezhilan]

大佬的意思是快速验证就是用colmap sfm的位姿 + FAST-LIVO2的点云来做3dgs是吗？

[Rhymer-Lcy]

大佬的意思是快速验证就是用colmap sfm的位姿 + FAST-LIVO2的点云来做3dgs是吗？

是的，但核心是用 COLMAP 位姿驱动 3DGS。需先通过手眼标定（比如 ICP 配准）把两者的点云对齐到同一坐标系，避免坐标偏差影响后续深度监督或可视化效果。