手机实景数字化实操：几分钟极速搞定Isaac虚拟场景!

各位跨境实战家们，今天我们要聊一个非常酷炫且实用的话题：如何用我们手边的智能手机，就把现实场景“搬”进数字世界，为我们在NVIDIA Isaac Sim中进行虚拟训练和测试打下坚实基础。这可不是什么高科技实验室的专属，普通智能手机就能搞定，极大降低了我们的门槛。

第一步，也是最关键的一步，就是实地拍摄。大家不需要什么专业的摄影设备，掏出你的智能手机就行。你在待重建的场景中，边走边拍，就像平时随手记录生活一样。但记住，要想效果好，有些小技巧得注意。

首先是光线和对焦，这俩得稳。要避免画面模糊和快速移动，有条件的话，尽量把快门速度调快点，比如1/100秒甚至更快。这样能有效避免抖动。

其次，手动锁定手机的对焦和曝光，别让它自动乱跳。拍摄时，手尽量稳一些。另外，尽量关闭自动微距切换功能，以免画面突然变虚。

在户外拍摄，快门速度可以设置为1/120到1/250秒；室内的话，至少也要1/100秒。ISO感光度呢，在保证曝光正常的前提下，越低越好，这样画质更纯净。白平衡也要锁定，防止照片之间出现色偏。

为了确保信息全面，建议大家在场景周围慢慢走动，从不同高度、不同角度多拍几张。一个稳妥的经验法则是：照片之间保持至少60%的重叠度，这样后期软件更容易“拼”起来。这些细节处理好，我们的第一步就成功了一半。

拍完照片，接下来就进入技术处理环节了。这里我们要用到一个名为COLMAP的开源工具，它可是将你的二维照片“读懂”并转化成三维信息的关键。

首先，你需要准备好你的开发环境，比如Linux系统下，通过命令行来操作。

# 1. 提取图像特征点：这是COLMAP的第一步，它会从你的照片中识别出关键的几何特征。
$ colmap feature\_extractor \\
--database\_path ./colmap/database.db \\
--image\_path ./images/ \\
--ImageReader.single\_camera 1 \\
--ImageReader.camera\_model PINHOLE \\
--SiftExtraction.max\_image\_size 2000 \\
--SiftExtraction.estimate\_affine\_shape 1 \\
--SiftExtraction.domain\_size\_pooling 1

# 2. 匹配特征点：在不同照片之间找到相同的特征点，建立它们之间的关联。这一步通常会利用GPU加速，效率更高。
$ colmap exhaustive\_matcher \\
--database\_path ./colmap/database.db \\
--SiftMatching.use\_gpu 1

# 3. 全局运动恢复结构（SFM）：基于匹配的特征点，COLMAP就能计算出每张照片的拍摄位置和方向，并生成一个稀疏的三维点云。
$ colmap mapper \\
--database\_path ./colmap/database.db \\
--image\_path ./images/ \\
--output\_path ./colmap/sparse

# 4. 可视化验证：为了确保COLMAP处理得没问题，我们可以用GUI界面来直观地查看重建结果。
$ colmap gui --import\_path ./colmap/sparse/0 \\
--database\_path ./colmap/database.db \\
--image\_path ./images/

当这些命令跑完之后，COLMAP会生成一个项目文件夹。里面包含了数据库文件（database.db）、原始图片（images/）以及最重要的稀疏重建数据（sparse/目录）。

简单来说，经过COLMAP这一番操作，我们手里就有了两大法宝：场景的“稀疏点云”，你可以把它想象成场景的骨架，虽然不完整，但已经有了基本的三维轮廓；以及每张照片的“相机姿态数据”，也就是每张照片是在哪里、以什么角度拍的。这些数据，就是我们接下来进行3DGUT三维重建的“原材料”，至关重要。

好戏现在才真正开始！接下来，我们将利用3DGUT算法，把COLMAP生成的稀疏模型和原始图片，转化成一个密集、高度真实感的三维场景。这就像是给场景“注入灵魂”，让它变得生动起来。

首先，我们要搭建3DGUT的运行环境。大家可以从 nv-tlabs/3dgrut 这个代码库克隆下来。

# 克隆3DGUT代码仓库，记得加上 --recursive 参数，确保子模块也一并下载。
git clone --recursive /images/6835656720f999ebab2f7d63774ddb2e.jpg.git

# 进入项目目录
cd 3dgrut

# 给安装脚本添加执行权限
chmod +x install\_env.sh

# 运行安装脚本，它会自动配置好运行环境
./install\_env.sh

# 如果上面成功，这行命令会帮你启动3dgrut
3dgrut

# 激活3DGUT的Conda环境，确保所有依赖都正确加载。
conda activate 3dgrut

环境配置好后，下一步就是准备好COLMAP的输出文件，主要是用到apps/colmap_3dgut_mcmc.yaml这个配置文件。这里面会指引3DGUT如何处理我们的数据。

然后，就可以运行3DGUT的训练脚本，并直接导出为USDZ格式了。

# 激活3DGUT的Conda环境
$ conda activate 3dgrut

# 运行训练脚本。我们需要指定配置文件、COLMAP数据路径、输出目录和实验名称。
# 同时，通过设置 'export_usdz.enabled=true' 和 'export_usdz.apply_normalizing_transform=true'，
# 让它在训练完成后自动导出USDZ文件。
$ python train.py --config-name apps/colmap\_3dgut\_mcmc.yaml \\
path=/path/to/colmap/ \\
out\_dir=/path/to/out/ \\
experiment\_name=3dgut\_mcmc \\
export\_usdz.enabled=true \\
export\_usdz.apply\_normalizing\_transform=true

新媒网跨境获悉，一旦命令启动，3DGUT便会开始“训练”工作。它会读取你的图像和COLMAP数据，然后开始优化三维表示。这个过程需要一点耐心，具体耗时取决于你的场景大小和显卡性能。小场景可能几分钟，细节丰富的场景则可能需要几个小时。

# 这几行参数确保USDZ文件能够正确导出，并且在导出时应用标准化变换。
export\_usdz.enabled=true
export\_usdz.apply\_normalizaing\_transform=true
export\_usdz.enabled=true
export\_usdz.apply\_normalizing\_transform=true
z = 0

将重建好的场景导出为USD格式，最棒的一点就是它能够与Isaac Sim无缝衔接，即插即用。生成的USDZ文件本质上是一个打包好的USD场景，里面包含了所有高斯辐射场（Gaussian-splatting）的三维重建数据。目前，关于这一标准化架构（AOUSD）的讨论仍在进行中，未来值得我们持续关注。

终于到了最激动人心的环节！有了这个完全重建好的现实世界USD场景，我们就可以把它导入到NVIDIA Isaac Sim中，开始训练和测试虚拟机器人了。想想看，把你在现实中拍下的环境，变成机器人自由活动的训练场，是不是很有成就感？

下面，我们一步步来，教你如何在Isaac Sim中加载场景并放置机器人：

首先，启动你的Isaac Sim软件。

接着，把我们之前导出的USD场景文件导入进来。导入后，你会在场景中看到一个名为“NuRec”的体积基元（通常在全局变换下方）。在“Raw USD Properties”面板里，找到“NuRec/Volume”部分，再找到“Proxy”字段。点击“+”号，添加你的代理网格基元。

记得再次选中你的地面，确保它的“Geometry > Matte Object”属性是开启的。这能帮助地面更好地与虚拟环境融合。
导入USD场景并设置

为了让机器人能有真实的物理交互，我们还需要添加一个物理地面。

# 通常在Isaac Sim中设置地面高度为0，确保所有物体都能正确“站立”在地面上。
z = 0

然后，从Isaac Sim的资源库中，选择并插入一个你想要的机器人模型。

当你点击选定的机器人资产后，它就会出现在你的场景里。接下来，利用移动和旋转工具，将机器人调整到你希望它在重建场景中的位置。

一切就绪后，点击“Play”按钮，就可以看着你的虚拟机器人，在真实世界复刻出的数字环境中活灵活现地运行了！整个过程充满了探索的乐趣与技术的魅力。

【风险前瞻与时效提醒】

各位实战专家，在享受技术带来的便利时，我们也需要时刻保持清醒。
首先是数据隐私和合规性问题。尤其在进行商业场景或涉及个人隐私区域的重建时，务必确保你的拍摄行为符合当地法律法规。对于数据的使用和分享，也要遵守相关协议。
其次，技术迭代飞速。今天我们介绍的方法是当前主流且高效的，但新媒网跨境预测，未来会有更多更智能、更便捷的工具涌现。因此，大家要持续学习，保持对新技术的敏锐洞察力，才能在跨境出海的浪潮中立于不败之地。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/phone-to-isaac-sim-scene-in-minutes.html