本文介绍 gsplat 库的安装方法。gsplat 是基于 CUDA 加速的高斯溅射开源库，支持 Python 绑定用于实时渲染辐射场。教程涵盖 Windows、Linux 和 Mac 三大平台的详细配置步骤，包括环境依赖（Python、PyTorch、CUDA）、安装方式（PyPI 或源码）、验证方法及常见问题解决。适用于需要部署高斯溅射技术的开发者。
gsplat 是 CUDA 加速的高斯溅射 (Gaussian Splatting) 开源库，提供 Python 绑定，用于实时渲染辐射场。本教程将为您提供完整的 gsplat 安装指南，涵盖 Windows、Linux 和 Mac 三大平台。
在安装 gsplat 之前，您需要确保系统满足以下基本要求：
pip install gsplat
这种方式会在首次运行时自动编译 CUDA 代码（JIT 编译），安装过程最简单。
# 请替换为官方仓库地址
pip install git+https://github.com/...
这种方式在安装过程中就会编译 CUDA 代码，适合需要深度定制的用户。
首先需要安装 Build Tools，如果 MSVC 143 版本不兼容，可能需要安装 MSVC 142（Visual Studio 2019 版本）。
# 导航到 vcvars64.bat 所在目录
cd "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2022\BuildTools\VC\Auxiliary\Build"
# 运行配置脚本
./vcvars64.bat
# 使用源码包安装
pip install --no-binary=gsplat gsplat --no-cache-dir
# 或者使用预编译 wheel
pip install gsplat
Linux 平台的安装相对简单，只需确保已安装正确的 CUDA 工具包：
# 安装基础依赖
pip install ninja numpy jaxtyping rich
# 安装 gsplat
pip install gsplat
对于 Mac 用户，特别是 Apple Silicon 芯片（M1/M2），需要额外注意：
# 确保使用 arm64 架构编译
export ARCHFLAGS="-arch arm64"
# 安装 gsplat
pip install gsplat
安装完成后，可以通过以下命令验证 gsplat 是否正确安装：
import gsplat
print("gsplat 版本:", gsplat.__version__)
print("CUDA 支持:", gsplat.cuda.is_available())
如需运行示例代码，还需要安装额外的依赖：
cd examples
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 包含的依赖有：viser、imageio[ffmpeg]、scikit-learn、tqdm、opencv-python 等完整工具链。
如果遇到 CUDA 版本错误，可以尝试指定对应的预编译版本：
pip install gsplat --index-url https://docs.gsplat.studio/whl/pt20cu118
在 Windows 上如果遇到编译错误，确保开发环境已正确配置，并且安装了必要的 Windows SDK。
编译过程可能需要大量内存，如果遇到内存不足错误，可以设置：
export MAX_JOBS=2
安装完成后，您可以运行基础示例、查看 2DGS 演示或尝试 3DGUT 功能。具体示例代码请参考官方仓库 documentation。
现在您已经成功安装了 gsplat，可以开始探索高斯溅射的强大功能了！🎉
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