CPUだけでC++版 3D Gaussian Splatting (OpenSplat) を動かす

はじめに

3D Gaussian Splatting は高品質な 3D シーン再構成技術として注目されていますが、多くは GPU(CUDA) 環境を前提としています。

この記事では、C++ で実装されたオープンソースの 3D Gaussian Splatting である pierotofy/OpenSplat を、GPU を使わず CPU のみで、Windows 環境でビルドし、実行するまでの手順をまとめます。

前提となる環境・ツール

この記事の手順を進めるにあたり、以下のツールが利用可能な状態であることを確認してください。

• Windows OS: Windows 10 または 11
• (必須) Visual Studio 2022:
  • C++ のコンパイル環境として必要です (Community 版で OK)。
  • インストール時に 「C++ によるデスクトップ開発」ワークロード が選択されている必要があります。
  • インストール手順: Visual Studio のインストール | Microsoft Learn
• (必須) Git:
  • ソースコードの取得や vcpkg のセットアップに必要です。
  • コマンドプロンプトや PowerShell で git --version を実行し、バージョンが表示されるか確認してください。
  • Git for Windows からインストール可能。
• インターネット接続: 各種ダウンロードに必要です。
• (推奨) コマンドライン操作の知識: 基本的な cd やコマンド実行。
• (推奨) 十分なディスク空き容量とメモリ: 目安として数十GBの空き容量、16GB以上のメモリを推奨します。

実行環境

今回試した環境は以下の通りです。

• OS： Windows 11
• CPU： Intel Core Ultra 9 185H
• メモリ： 32GB
• コンパイラ： Visual Studio 2022 (C++関連コンポーネント含む)
• CMake： 4.0.0 (cmake --version で確認したバージョンを記載してください)
• vcpkg： 2025.03.22 (取得日: 2025-04-01)
• OpenCV4： 4.10.0 (vcpkg経由でインストール)
• LibTorch: 2.6.0 (CPU版, 2025年4月時点のStable)

CMake のインストール

1. 公式サイトからのダウンロード
   CMake の公式サイト から Windows 用のインストーラー (cmake-*-windows-x86_64.msi) をダウンロードします。
2. インストール
   ダウンロードしたインストーラーを実行します。
3. 環境変数の設定 (重要)
   インストーラーの途中で、「Add CMake to the system PATH for all users」または「Add CMake to the system PATH for the current user」を選択します。(管理者権限がない場合は後者を選択)
4. インストールの確認
   コマンドプロンプトまたは PowerShell を 新しく 開き、以下のコマンドを実行してバージョンが表示されることを確認します。

   cmake --version
   

依存ライブラリの準備（LibTorch）

1. 公式サイトからのダウンロード
   PyTorchの公式サイト からCPU版のLibTorchをダウンロードします。
   以下の選択肢を選んでください（バージョンは最新の安定版を選びます）:

   • PyTorch Build：Stable
   • Your OS：Windows
   • Package：LibTorch
   • Language：C++/Java
   • Compute Platform：CPU
     "Download ZIP" をクリックしてダウンロードします。

2. 展開
   ダウンロードしたZIPファイル (libtorch-win-shared-with-deps-*.zip) を任意の場所に展開します。書き込み権限のある場所を推奨します (例: C:\Dev\libtorch)。
   注意: この展開先のパス (例: C:\Dev\libtorch) は後のCMake実行時に必要になるため、メモしておいてください。

vcpkg を利用した依存ライブラリの準備 (OpenCV)

vcpkg は C++ ライブラリの管理ツールです。これを使って OpenCV をインストールします。

1. vcpkg をクローン
   コマンドプロンプトを開き、vcpkg を配置したいディレクトリ (例: C:\Dev) に移動し、リポジトリをクローンします。

   cd C:\Dev
   git clone https://github.com/microsoft/vcpkg.git
   

2. vcpkg のセットアップ
   クローンした vcpkg ディレクトリに移動し、セットアップ用のバッチファイルを実行します。

   cd vcpkg
   ./bootstrap-vcpkg.bat
   

   続けて、Visual Studio との連携を設定します (任意ですが推奨)。

   ./vcpkg integrate install
   

3. 環境変数の設定
   システム全体で vcpkg を利用できるように、以下のコマンドで環境変数にVCPKG_ROOTを設定します。

   setx VCPKG_ROOT "C:\Dev\vcpkg"
   

4. 必要な OpenCV モジュールのインストール
   OpenSplat で必要となる OpenCV のモジュール (core, imgproc, highgui, calib3d) をインストールします。少し時間がかかります。

   ./vcpkg install opencv4[core,highgui,calib3d] --triplet=x64-windows
   

   --triplet=x64-windows は 64bit Windows 向けのライブラリを指定しています。

5. 確認 (任意)
   インストールされたライブラリ一覧を表示し、opencv4:x64-windows が含まれているか確認します。

   ./vcpkg list
   

OpenSplat のソースコード取得

1. 作業ディレクトリの作成
   コマンドプロンプトを開き、OpenSplat のソースコードを配置するディレクトリを作成します (例: C:\Dev\open_splat)。

   mkdir C:\Dev\open_splat
   cd C:\Dev\open_splat
   

2. Git Clone の実行
   OpenSplat のリポジトリを Git で取得します。

   git clone https://github.com/pierotofy/OpenSplat.git
   cd OpenSplat
   

Build 手順

1. CMake の実行
   ビルドのために build ディレクトリ内にRelease フォルダを作成し、CMakeを実行します。vcpkg のツールチェーンファイルを指定し、Release モードでコンパイル設定を行います。

   mkdir build && cd build
   mkdir Release
   cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="C:/Dev/vcpkg/scripts/buildsystems/vcpkg.cmake" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
   

   ※ エラーが発生した場合は、CMakeLists.txt のパスや環境変数の設定を確認してください。

2. 実行
   CMake の設定が完了したら、以下のコマンドでビルドを開始します。

   cmake --build . --config Release
   

   ビルドが成功すると、build/Release フォルダ内に opensplat.exe が生成されます。
   ビルドには時間がかかる場合があります。

3. 確認
   ビルドした opensplat.exe が正しく動作するかを確認します。

   cd Release
   .\opensplat -h
   

   これが実行できたら、OpenSplat のソースコード取得、CMake による設定・ビルド、実行準備が完了です。

Run 手順

1. データセットの用意
   OpenSplat は COLMAP 形式などのデータセットを入力として使用します。
   例として、公式でリンクされている banana データセット (COLMAP形式) を使用します。

   • ダウンロード: banana dataset (Google Drive)
   • ダウンロードしたファイルを展開し、任意の場所 (例: C:\Dev\datasets\banana) に配置します。展開後のフォルダ内に cameras.bin, images.bin, points3D.bin などが含まれていることを確認してください。

2. 再構成の実行
   コマンドプロンプトで、先ほどビルドした opensplat.exe があるディレクトリ (C:\Dev\open_splat\OpenSplat\build\Release) に移動していることを確認し、以下のコマンドを実行します。

   # 出力先ディレクトリを作成 (推奨)
   mkdir C:\Dev\open_splat\output
   
   # 実行コマンド (データセットパス、出力ファイルパスは適宜変更)
   .\opensplat.exe colmap -s C:\Dev\datasets\banana -n 2000 --output C:\Dev\open_splat\output\banana.ply
   

   • colmap: データセットの形式を指定します (banana データセットは COLMAP 形式です)。
   • -s C:\Dev\datasets\banana: データセットが格納されているディレクトリのパスを指定します。
   • -n 2000: 最適化のイテレーション回数を指定します。CPU での実行は非常に時間がかかるため、最初は小さい値 (例: -n 100) で試すことをお勧めします。値が大きいほど高品質になる傾向がありますが、計算時間が増加します。
   • -o C:\Dev\open_splat\output\banana.ply: 出力される .ply ファイルのパスを指定します。

   CPU での実行には数時間以上かかる場合があります。-n の値を小さくすると、より短時間で結果を確認できます。

結果の確認

処理が完了すると、-o で指定したパスに .ply ファイル (banana.ply など) が生成されます。

この .ply ファイルは、Gaussian Splatting 対応のビューワーで開くことができます。Web ベースのビューワーとしては以下のようなものがあります。

• SuperSplat editor

これらのサイトを開き、生成された .ply ファイルをドラッグ＆ドロップすると、再構成された 3D シーンを表示できます。

まとめ

この手順により、Windows 環境において GPU (CUDA) を使わずに、CPU だけで C++ 版 OpenSplat のビルドと再構成の実行が可能になります。

CPU での実行は GPU に比べて大幅に時間がかかりますが、GPU 環境がない場合や、3D Gaussian Splatting のアルゴリズムを CPU ベースで追ってみたい場合、デバッグ目的などで役立ちます。

ビルドや実行中に問題が発生した場合は、エラーメッセージをよく読み、各ステップの設定 (パスの指定、環境変数、インストールされたツールやライブラリのバージョン) を再確認してください。特に CMake 実行時のパス指定は間違いやすいポイントです。