SpatialLMを使って3Dシーンを再構築するには、どのような環境依存関係を準備する必要がありますか？

2025-08-28

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SpatialLMを導入するには、専用のディープラーニング環境を設定する必要があり、主に3つの準備レベルで構成される：

ベースランタイム: Python 3.11とPyTorch 2.4.1のフレームワークでは、バージョンの衝突を避けるために、Conda経由で分離された環境を作成することが推奨されます。
GPUアクセラレーションのサポートCUDA 12.4ツールキットがインストールされ、NVIDIAドライバとの互換性が確認されている必要があります。モデル推論には、少なくとも8GBのビデオメモリを搭載したグラフィックカードが必要です。
バージョン固有コンポーネント::
1. バージョン1.0では、torchsparseライブラリ（スパース点群を処理するための重要なコンポーネント）のコンパイルが必要です。
2. バージョン1.1では、アテンション計算を高速化するためにflash-attn最適化パッケージが必要です。

このプロジェクトは依存関係を管理するためにpoetryを使用しており、インストールにはpoetry install基本パッケージをロードし、補足コンポーネントをバージョン別に選択します。フル・コンフィギュレーションは約15GBのディスク容量を必要とします。

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