import abc 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")