spirula-studio README

The project's README from github.com/harry7557558/spirula-studio. As one markdown file: README.md.

Spirula Studio

GPLv3 License  GitHub Releases  Platform

Download • Build from Source • Gallery • Web Viewer

Spirula Studio trains 3D Gaussian Splatting models – from raw photo/video to splat to textured mesh – in one self-contained binary. No Python/PyTorch, no separate COLMAP install. Runs on NVIDIA, AMD, Intel, and Apple GPUs via Vulkan, trains 10M full-SH Gaussians in 8 GB VRAM, and has native support for fisheye and 360° cameras.

Spirula Studio - Open Source 3D Gaussian Splatting Pipeline

Dataset credit: Garage by Simon Bethke (CC BY-SA 4.0); Flight Systems and Control Lab at UTIAS; MegaDepth-X; Mip-NeRF 360.

Features

News

Download

Binaries for Windows, Linux, and macOS can be downloaded from Releases page. Simply select the one for your platform, download and unzip, and double click to open the GUI.

If you are training on remote/cloud GPUs, you may use the CLI – Run spirula --help for details. By default, spirula train command will serve a viewer on an HTTP port, one you can forward over ssh and view training progress in your web browser.

Build from source

To build from source, Spirula Studio provides two backends:

Both provide the same training and meshing functionality. CUDA backend may be faster or slower than Vulkan depending on GPU driver, with difference generally within a few percents. Vulkan backend can be slightly more VRAM efficient in some cases.

Backend GPU/Vendor Support Platform Support Dependencies Additional Features
Vulkan NVIDIA, AMD, Intel, Apple Silicon Windows, Linux, macOS Vulkan/MoltenVK, CMake/Ninja Native support for SfM, frame extraction from videos, and AI masking
CUDA Most NVIDIA GPUs Windows, Linux CUDA, CMake/Ninja -
Details for building the Vulkan backend

Make sure you have Vulkan SDK installed. On macOS, MoltenVK is automatically fetched by CMake. Clone the repository and run the commands:

Windows with MSVC:

cd spirula-studio\
.\build_develop.bat -DSS_BACKEND=vulkan -DSS_ENABLE_PATENTED=ON

If it builds successfully, you get build_vulkan\spirula.exe.

Windows with GCC/Clang:

cd spirula-studio\
cmake -G Ninja -B build_vulkan -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DSS_BACKEND=vulkan -DSS_ENABLE_PATENTED=ON -DCMAKE_MAKE_PROGRAM=Ninja
cmake --build build_vulkan -j

Pass -DCMAKE_C_COMPILER and -DCMAKE_CXX_COMPILER to the first cmake command if needed.

If it builds successfully, you get build_vulkan\spirula.exe.

Linux:

cd spirula-studio/
bash build_develop.bash -DSS_BACKEND=vulkan -DSS_ENABLE_PATENTED=ON

If it builds successfully, you get build_vulkan/spirula binary.

macOS:

cd spirula-studio/
bash build_develop.bash -DSS_BACKEND=vulkan -DSS_ENABLE_PATENTED=ON
cmake --build build --target macos_app
cmake --build build --target macos_dmg

macOS has only the one backend, so it builds into build/ rather than into a per-backend tree. If it builds successfully, you get build/spirula binary similar to Linux. Additionally, it wraps that binary in a double-clickable build/Spirula Studio.app, as well as disk image build/Spirula Studio.dmg. MoltenVK is statically linked by default and will run on a Mac without dependency installed.

Notes regarding third-party licensing

-DSS_ENABLE_PATENTED=ON enables decoding video on the GPU instead of shelling out to ffmpeg (about 15x faster frame extraction, and without need to install ffmpeg). However, AVC/HEVC bitstream parsers carry third-party patent exposure. If you turn this on, you are responsible for ensuring compliance with local patent laws regarding AVC/HEVC playback.

Masking needs a SAM checkpoint, which the GUI downloads on first use and caches. The checkpoints are Meta's models under Meta's licenses – SAM 2.1 is Apache-2.0, SAM 3 is under Meta's own, non-standard license. They are never bundled, and the GUI shows the terms before fetching anything. On the command line, point --model at a file you downloaded yourself.

Details for building the CUDA backend

Make sure you have a recent version of CUDA installed. On Windows, you also need MSVC compiler compatible with your CUDA version. Clone the repository and run the commands:

Windows:

cd spirula-studio\
.\build_develop.bat -DSS_BACKEND=cuda

If it builds successfully, you get build_cuda\spirula.exe.

Linux:

cd spirula-studio/
bash build_develop.bash -DSS_BACKEND=cuda

If it builds successfully, you get build_cuda/spirula binary.

You can find some professional-quality splats trained by Spirula Studio from Megascapes Library and their SuperSplat page.

Collection of splats created by the users of Spirula Studio can also be found on SuperSplat page.

Some splats created by the author of Spirula Studio can also be found on my SuperSplat page.

Trivia

Spirula Studio (formerly spirulae-splat) is named after the now-inactive project spirulae, which was named after the deep-ocean cephalopod mollusk.

Spirula Studio is developed and maintained almost entirely by one person. Issues and PRs welcome – I sometimes respond late, but rest assured that I do review them all.

spirula-studio (harry7557558/spirula-studio)

Searching Database…

1.8K ·GitHub
Spirula-studio
Что это такое?Spirula Studio — тренер 3D Gaussian Splatting: он превращает обычные фото или видео в сплаты и текстурированные меши, и всё это в одном самодостаточном бинарнике.
Это Python-инструмент, который ставится через pip, или отдельное приложение?Отдельное настольное приложение, а не Python-библиотека: один самодостаточный бинарник с графическим интерфейсом по двойному клику плюс CLI spirula. Python, PyTorch или отдельная установка COLMAP не нужны.
Как его запустить?Возьмите готовый бинарник для Windows, Linux или macOS со страницы Releases, распакуйте и дважды кликните, чтобы открыть графический интерфейс; CLI (spirula --help) удобен для обучения на удалённой машине.
Есть ли подводные камни с ИИ-маскированием или сборкой из исходников?Для маскирования нужен чекпоинт SAM, который GUI скачивает при первом использовании (SAM 2.1 — под Apache-2.0, а SAM 3 — под нестандартной лицензией Meta). Сборка с флагом -DSS_ENABLE_PATENTED=ON даёт примерно в 15 раз более быстрое декодирование видео, но вопросы патентной чистоты AVC/HEVC остаются на вас.
Могу ли я обучать на удалённом или облачном GPU и при этом следить за прогрессом?Да: spirula train поднимает вьюер на HTTP-порту — пробросьте его через SSH и наблюдайте за обучением в браузере, пока CLI работает на удалённой машине.
Заработает ли на моей AMD или Intel GPU, или нужна только NVIDIA?NVIDIA не обязательна: бэкенд на Vulkan обучается на GPU от NVIDIA, AMD, Intel и Apple — квантованное обучение вмещает до 10 миллионов SH3-гауссиан в 8 ГБ VRAM. Есть и легаси-бэкенд на CUDA — только для NVIDIA.
Почему называется Spirula Studio?Раньше проект назывался spirulae-splat — в честь уже неактивного проекта spirulae, который, в свою очередь, был назван в честь спирулы — моллюска-головоногого из глубин океана.
Чем достигается конкурентное качество сплатов?Одна из стратегий объединяет преимущества MCMC, IGS+ и MRNF для более чёткого результата и меньшего числа «артефактов-поплавков» на объектах вплоть до больших сцен, а модифицированная bilateral grid вместе с PPISP корректирует экспозицию и баланс белого без нежелательных сдвигов цвета или затемнения.
Моя реконструкция получается не того масштаба или наклонённой — это можно исправить?Да: с сентября 2026 года модуль создания датасетов читает телеметрические метаданные из распространённых видео- и графических форматов, чтобы восстановить метрический масштаб и ориентацию — это закрывает популярную жалобу пользователей.
Кто разрабатывает Spirula Studio?Практически целиком один человек — все issues и PR просматриваются, хотя ответы могут приходить не быстро. Примеры профессионального качества и сплаты пользователей показаны на страницах SuperSplat.
What are similar projects?instant-ngp, colmap, Meshroom, ooosplat, nerfstudio, gaussian-splatting, Open3D, engine
Which topics is it in?3d-gaussian-splatting, photogrammetry, gaussian-splatting, neural-rendering, gpu-programming, 3d-reconstruction, computer-graphics, vulkan, rendering, graphics, app, quantization
Creator
harry7557558
Size
46.7 MB
Stars
1.8K
Updated
CommitOct 19Releasev2026.10.16Oct 16
Age
2y
Commits · 90 Days