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from typing import Dict, Any, List
import torch
class BaseMethod(abc.ABC):
"""
SplatAtlas 的统一抽象基类。
所有 3DGS 变体必须继承此接口，强制隔离内部逻辑与外部评测管线。
"""
@abc.abstractmethod
def __init__(self, dataset_config: Dict, hyperparams: Dict):
"""初始化模型、优化器等，不启动训练"""
pass
@abc.abstractmethod
def train_iteration(self, step: int) -> Dict[str, float]:
"""
执行单步前向与反向传播，包含致密化逻辑。
必须返回包含指标的字典，如：
{"loss": loss, "num_gaussians": N, "pos_grad_norm": grad, "gamma_median": gamma}
"""
pass
@abc.abstractmethod
def render(self, camera: Any) -> Dict[str, torch.Tensor]:
"""无梯度渲染图像，返回 {"image": tensor, "depth": tensor(可选)}"""
pass
@abc.abstractmethod
def save(self, save_dir: str, step: int):
"""将 .ply 和 checkpoints 落盘"""
pass
@abc.abstractmethod
def load(self, model_path: str, iteration: int):
"""
强制实现：负责正确加载 .ply, MLP权重, 哈希表等所有必要资产。
绝对禁止外部脚本绕过此方法直接读取 .ply 文件。
"""
pass
@abc.abstractmethod
def get_spatial_centers(self) -> torch.Tensor:
"""
核心约束：返回 [N, 3] 的拓扑中心坐标张量。
用于流形坍塌检测(Manifold Collapse)以及与 COLMAP SfM 点云的绝对宇宙坐标系对齐(ICP)。
若是隐式表面/哈希网格，须返回表面等值面的采样点。
"""
raise NotImplementedError("该 Wrapper 尚未实现 get_spatial_centers")
@abc.abstractmethod
def compute_physical_metrics(self, cameras: List[Any] = None) -> Dict[str, float]:
"""
由变体自身决定如何计算表征特异性指标（如畸变度、SH能量）。
引入 cameras 以支持视图依赖型（View-Dependent）指标的计算。
若尚未实现，可抛出 NotImplementedError。
"""
raise NotImplementedError("该 Wrapper 尚未实现 compute_physical_metrics")
@abc.abstractmethod
def evaluate_spatial_field(self, query_points: torch.Tensor, cameras: List[Any] = None) -> torch.Tensor:
"""
核心重构：评估表征在指定 3D 坐标网格上的标量场（密度/不透明度/占用率）。
- query_points: [V, 3] 的查询网格坐标张量。
- cameras: 观察这些点的相机列表（用于打破视图依赖死锁）。
- 返回: [V] 的标量张量，表示每个点的空间物理量。
"""
raise NotImplementedError("该 Wrapper 尚未实现 evaluate_spatial_field")
|