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

依存ライブラリの準備（LibTorch）

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。
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。

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
```
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
```
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"
```
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。
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

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
```
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

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。
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。
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

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。
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。