3dgrut

环境要求

• Linux 或 Windows 系统（官方通过 UV 安装脚本支持）
• NVIDIA GPU，为获得良好 3DGRT 性能建议具备光线追踪（RT）核心
• CUDA 版本需为 11.8 / 12.4 / 12.6 / 12.8（默认）/ 13.0（实验性）之一
• 已安装 Docker 与 NVIDIA 驱动，运行时需使用 --runtime=nvidia
• 本地安装路线需要 conda（环境名 3dgrut）与 uv

安装与启动步骤

1. 1确认硬件与CUDA

   检查本机是否为 NVIDIA GPU、是否具备 RT 核心，并确认 CUDA 版本在支持列表内。

2. 2构建Docker镜像

   在仓库根目录执行，用 --build-arg 指定 CUDA 版本，镜像打上 3dgrut:cuda12 等标签。

   docker build --build-arg CUDA_VERSION=12.8.1 -t 3dgrut:cuda12 .

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3. 3放行X11显示

   若需要可视化窗口，先在宿主机执行 xhost，允许本地 root 用户访问 X11 显示服务。

   xhost +local:root

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4. 4启动容器

   把当前目录挂载到 /workspace，启用全部 GPU、宿主机网络与 IPC，并透传 DISPLAY。

   docker run --rm -it --gpus=all --net=host --ipc=host -v $PWD:/workspace --runtime=nvidia -e DISPLAY 3dgrut:cuda12

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5. 5本地UV安装（可选）

   不用 Docker 时，先准备好名为 3dgrut 的 conda 环境，再运行 uv 脚本安装 Python 依赖。

   ./install_env_uv.sh

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关键配置

如何确认成功

Docker 路线中容器成功启动并进入交互 shell 即完成；本地路线中 install_env_uv.sh 无报错执行结束即成功。

常见问题

注意事项

• 3DGRT 虽然支持反射、折射、阴影等全局光照效果，但速度仍慢于纯光栅化的 3DGS。
• 3DGRUT 为混合方案：主光线走光栅化、次级光线走光线追踪，兼顾效率与效果。
• 若只需要快速、模块化、可投产的高斯泼溅框架，官方建议改用 gsplat。
• 本地 UV 安装需自行准备 conda 环境，README 中该步骤的完整说明未包含在本次节选内。