GaussianCube使用教程
GaussianCube是一个专注于3D辐射表示技术的学术项目网站，核心定位是展示结构化显式3D辐射表示的相关研究成果与应用资源。核心功能包括提供结构化高斯表示技术的完整技术文档、开源算法代码包下载、3D重建与生成效果演示案例、相关研究论文与实验数据下载、开发者使用教程与常见问题解答。目标用户覆盖计算机视觉领域研究人员、3D内容开发工程师、图形学方向高校师生、元宇宙内容创作者、3D建模从业者。适用场景包括3D内容生成模型研发、高精度3D场景重建、游戏与影视3D资产制作、AR/VR场景内容构建、3D测量与数字孪生建模等多个领域，帮助相关从业者降低3D生成建模的开发门槛，提升3D内容的制作效率与呈现质量。
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打开GaussianCube官方网站，通过导航栏浏览不同板块的内容，先进入技术介绍板块，了解结构化3D辐射表示的核心原理与技术优势，明确该技术是否适配自身的使用需求。
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若需开展实验或开发，进入资源下载板块，根据自身的技术栈选择对应的开源代码包，同时下载配套的技术文档与示例数据集，保存到本地设备中。
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参照官方提供的安装教程，配置Python、PyTorch等相关依赖环境，运行示例脚本测试代码是否正常运行，确认环境配置无误后，可查看内置的demo演示效果。
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若需处理自定义数据，按照数据预处理教程整理自己的3D场景数据集，调整算法的配置参数，运行拟合与训练脚本，等待算法完成3D场景的结构化表示构建。
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训练完成后，使用内置的渲染工具查看生成的3D效果，若需对接其他3D工具，可选择对应格式导出模型数据，集成到自身的3D工作流中使用，遇到问题可查阅常见问题板块或参考社区讨论内容。
看完教程，直接上手试试
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