环境重建
推荐直接用一键脚本:bash environment/create_envs.sh(可 [opg|sam3|motion] 单建;
结束时打印该填进 .env 的解释器路径)。本文档是它背后的版本表与逐条手动命令——
脚本哪一步失败,就照下面手动补装哪一步。
OVOW 用 3 个互不兼容的 conda 环境(torch/CUDA 强耦合,不能纯 pip 复现,需对齐 CUDA)。
| env | python | torch | 用途 | 依赖清单 |
|---|---|---|---|---|
ovow-opg |
3.11 | 2.4.1+cu121 | 主重建 / scale / 位姿 | requirements-opg.txt |
ovow-sam3 |
3.12 | 2.7.0+cu118 | SAM3 分割 | requirements-sam3.txt |
ovow-motion |
3.11 | 2.4.1+cu124 | Motion324 + Hunyuan deform | requirements-motion.txt |
**三个环境的 torch 各绑一个 CUDA 版本(cu121 / cu118 / cu124)**——这是 pip wheel 自带的 CUDA runtime,互不冲突,也不要求系统装三套 CUDA Toolkit。系统侧只需: ① NVIDIA 驱动 ≥550(能跑 cu124 wheel 即可全兼容);② 一套 CUDA Toolkit(建议 12.1+, 含
nvcc)用于现场编译扩展——opg 的一批(见下表)+ motion 的 custom_rasterizer; sam3 无需编译,纯 pip 即装。requirements-sam3.txt/requirements-motion.txt已内置对应的--extra-index-url(PyTorch 官方 wheel 源),直接pip install -r即可。
重建(以 opg 为例,顺序重要):
conda create -n ovow-opg python=3.11 -y && conda activate ovow-opg
# 1) 先按你的 CUDA 装 torch(示例 cu121)
pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 2) PyPI + git 源依赖
pip install -r environment/requirements-opg.txt
# 3) 需现场编译的 CUDA 扩展(按目标 CUDA 编译,务必对齐 torch/CUDA)
bash environment/build_cuda_exts.sh # 见下,封装了下面所有 clone+build
# 4) 引擎自带子包(editable,从仓库内 engine/ 安装)
for p in Amodal3R fpose fpose/fpose/bundlesdf/mycuda SpaTrackerV2 trellis DA3; do
pip install -e engine/oneposeviagen/$p
done
CUDA 扩展来源(已补全,2026-06-15)
| 扩展 | 用途 | 来源 / 安装 |
|---|---|---|
| pytorch3d | 3D 算子 | pip install --no-build-isolation git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git |
| flash-attn | 注意力 | pip install flash-attn --no-build-isolation(或用官方预编译 whl 对齐 cu121/torch2.4) |
| nvdiffrast | 可微渲染 | pip install git+https://github.com/NVlabs/nvdiffrast.git |
| diffoctreerast | TRELLIS 渲染 | pip install git+https://github.com/JeffreyXiang/diffoctreerast.git |
| diff-gaussian-rasterization | 3DGS | clone autonomousvision/mip-splatting 后装其 submodules/diff-gaussian-rasterization/ |
| simple-knn | 3DGS | 同上 mip-splatting 的 submodules/simple-knn/ |
| CuMesh(原缺源) | TRELLIS2 网格/UV | pip install --no-build-isolation git+https://github.com/JeffreyXiang/CuMesh.git(需 torch≥2.4 + CUDA≥12.4) |
| nvdiffrec-renderutils(原缺源) | TRELLIS2 渲染(模块名 nvdiffrec_render) |
git clone -b renderutils https://github.com/JeffreyXiang/nvdiffrec.git /tmp/nvdiffrec && pip install /tmp/nvdiffrec --no-build-isolation |
| o-voxel / flexgemm | TRELLIS2 | o-voxel 源在仓库内 engine/oneposeviagen/TRELLIS2/o-voxel;flexgemm 见 microsoft/TRELLIS.2 的 setup.sh --flexgemm |
| utils3d | 工具 | pip install git+https://github.com/EasternJournalist/utils3d.git |
| custom_rasterizer | Hunyuan 贴图(motion 环境) | 源在仓库内 third_party/Motion324/scripts/hy3dgen/texgen/custom_rasterizer,pip install -e 之 |
| FoundationPose 扩展 | 位姿 | cd engine/oneposeviagen/fpose && bash build_all_conda.sh |
重要:CuMesh / nvdiffrec / o-voxel / flexgemm 仅 TRELLIS2 backbone 用到。 而 OVOW 入口(
scripts/run_video.sh/run_fullpipe_batch.sh)的默认 backbone 是uplegacy(= legacy/Hi3DGen 生成后端 + 升级版位姿链路:romav2 匹配 + 零迭代 scale + 全部模型进程内常驻; 见configs/paths.sh的OPG_MATCHER=romav2 / OPG_SCALE_REFINE_ITERS=0 / OPG_ROMAV2_INPROC=1 / OPG_FP_RESIDENT=1)。 uplegacy 的生成后端会折叠成 legacy/Hi3DGen,不走 TRELLIS2——所以默认复现不需要 CuMesh/nvdiffrec, 上游 OnePoseviaGen 的setup.sh也只装前面的 CORE。仅当显式--recon-backbone trellis2时才需要:bash environment/build_cuda_exts.sh --trellis2。权威脚本见 microsoft/TRELLIS.2 setup.sh。OVOW 引擎自带
engine/setup.sh(= 上游官方安装流程)是权威参照;build_cuda_exts.sh即对齐它。
注意:
- 环境与 CUDA 强耦合,不能纯 pip 一键复现;step 3/4 需现场编译,务必对齐 CUDA/torch 版本。
requirements-*.txt已剔除 dev 机器本地路径,只留 PyPI + git 源;原始pip freeze见*.freeze.bak(仅版本参考)。- 引擎自带
setup.sh也编码了上述步骤,可对照参考。 flux/hdr环境为可选步骤,未纳入核心复现。