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# Train with train/test split
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python train.py --source_path <path to COLMAP or NeRF Synthetic dataset> --model_path <保存路径> --eval
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python train.py --source_path ../../Dataset/3DGS_Dataset/linggongtang --model_path output/linggongtang --data_device 'cpu' --eval --resolution 1
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python train.py --source_path ../../Dataset/3DGS_Dataset/xiangjiadang --model_path output/xiangjiadang --data_device 'cpu' --eval --resolution 1
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--source_path / -s：数据集输入路径，包含图片文件夹：images, SfM输出文件夹：sparse/0
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--model_path / -m：指定的训练模型存储路径，默认为 output/<random>
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--images / -i：输入路径下存储图片的替代文件夹名，默认为 images
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--eval：训练时默认使用全部图片，添加此标志将在训练时按照MipNeRF360-style划分训练集/测试集（每8张选1张作为测试集），以用于 evaluation
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--resolution / -r：指定训练前加载图像的分辨率。如果是 1, 2, 4 or 8 则使用原始分辨率的 1/2, 1/4 or 1/8。
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对于所有其他值，会将图像宽度调整到给定数字，同时保持图像宽高比；
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如果未设置且输入图像宽度超过 1.6k 个像素，则输入将宽度自动缩放到 1.6k
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--data_device：指定源图像数据在训练时的放置位置，默认使用cuda，如果在大型/高分辨率数据集上进行训练，建议使用cpu，减少显存占用
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--white_background / -w：添加此标志以使用白色背景而不是黑色（默认），用于评估 NeRF Synthetic dataset
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--sh_degree：球谐函数的阶数（不大于 3），默认为 3
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--convert_SHs_python：添加此标志以使用PyTorch而不是论文提出的pipeline计算 SH系数的forward和backward，默认为False
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--convert_cov3D_python：添加此标志以使用PyTorch而不是论文提出的pipeline计算 3D协方差的forward和backward，默认为False
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--debug：如果遇到错误，请启用调试模式。如果光栅化器失败，dump则会创建一个文件，默认为False
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--debug_from：调试速度慢。可以指定从哪一迭代（>= 0）开始
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--ip：启动 GUI 服务器的 IP，默认为 127.0.0.1
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--port：GUI 服务器的端口，默认为 6009
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--iterations：训练的总迭代次数，默认为 30_000
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--test_iterations：训练脚本在测试集上计算 L1 和 PSNR 的迭代次数，默认为 7000, 30000
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--save_iterations：训练脚本保存高斯模型的迭代次数，默认为 7000, 30000
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--checkpoint_iterations：存储checkpoint的迭代次数，以后续继续训练，保存在model_path中
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--start_checkpoint：继续训练时要加载的checkpoint的路径
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--quiet：此标志用于不写入任何文本到标准输出管道
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--position_lr_init：位置学习率的初始值，默认为 0.00016
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--position_lr_final：位置学习率的最终值，默认为 0.0000016
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--position_lr_delay_mult：位置学习率的乘数，默认为 0.01
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--position_lr_max_steps：位置学习率从初始值到最终值的步数（从 0 开始），默认为 30_000
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--feature_lr：球谐函数的学习率，默认为 0.0025
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--opacity_lr：不透明度的学习率，默认为 0.05
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--scaling_lr：缩放尺度的学习率，默认为 0.005
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--rotation_lr：旋转四元数的学习率，默认为 0.001
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--densify_from_iter：densification增稠开始的迭代次数，默认为 500
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--densify_until_iter：densification增稠结束的迭代次数，默认为 15_000
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--densify_grad_threshold：决定是否应基于 2D 位置梯度对点进行densification的限制，默认为0.0002
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--densification_interval：增稠的频率，默认为 100（每迭代100次进行1次）
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--opacity_reset_interval：重置不透明度的频率，默认为 3_000
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--lambda_dssim：SSIM在总损失的权重，从 0 到 1，默认为0.2
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--percent_dense：点必须超过场景范围的百分比才能强制增稠， (0--1)，默认为0.01
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#--------------------------------------------------------------------------
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Evluation:
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# Generate renderings
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python render.py -m <path to trained model>
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--model_path / -m：训练模型输出路径, 在其子文件夹下生成训练或测试视角的渲染图，同train中
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--skip_train：跳过渲染训练视角
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--skip_test：跳过渲染测试视角
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--quiet：不写入任何文本到标准输出管道
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以下参数会从用于训练输出的model_path中自动读取，但可覆写它们
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--source_path / -s
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--images / -i
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--eval
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--resolution / -r
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--white_background / -w
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--convert_SHs_python
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--convert_cov3D_python
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# Compute error metrics on renderings
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python metrics.py -m <path to trained model>
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--model_paths / -m：保存所有输出结果的文件夹路径，同train中
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