PyTorch3D教程：基于可微分渲染的相机位置优化-优快云博客

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PyTorch3D教程：基于可微分渲染的相机位置优化

pytorch3d PyTorch3D is FAIR's library of reusable components for deep learning with 3D data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch3d

概述

本教程将展示如何使用PyTorch3D框架，通过可微分渲染技术优化相机在3D空间中的位置。我们将从一个初始相机位置出发，通过比较渲染图像与参考图像的差异，利用反向传播算法自动调整相机位置，使其最终能够捕捉到与参考图像相似的视角。

技术背景

可微分渲染是计算机视觉和图形学中的一个重要技术，它允许我们将渲染过程整合到深度学习框架中。PyTorch3D提供了完整的可微分渲染管线，使得我们可以：

加载和操作3D网格数据
设置相机参数和光照条件
执行可微分渲染
通过反向传播优化3D场景参数

实现步骤

1. 环境准备与模块导入

首先需要确保安装了PyTorch和PyTorch3D库。我们导入必要的模块：

import torch
import numpy as np
from pytorch3d.io import load_obj
from pytorch3d.structures import Meshes
from pytorch3d.renderer import (
    FoVPerspectiveCameras, MeshRenderer, MeshRasterizer,
    SoftSilhouetteShader, HardPhongShader, PointLights,
    TexturesVertex, RasterizationSettings, BlendParams
)

2. 加载3D模型

我们从一个OBJ文件加载茶壶模型，并创建PyTorch3D的Meshes对象：

# 加载OBJ文件
verts, faces_idx, _ = load_obj("./data/teapot.obj")
faces = faces_idx.verts_idx

# 创建白色顶点纹理
verts_rgb = torch.ones_like(verts)[None]
textures = TexturesVertex(verts_features=verts_rgb.to(device))

# 创建Meshes对象
teapot_mesh = Meshes(
    verts=[verts.to(device)],
    faces=[faces.to(device)],
    textures=textures
)

3. 渲染器设置

我们配置两种渲染器：

轮廓渲染器：用于优化过程，仅生成物体轮廓
Phong渲染器：用于可视化，包含完整的光照效果

# 轮廓渲染器配置
silhouette_renderer = MeshRenderer(
    rasterizer=MeshRasterizer(
        cameras=cameras,
        raster_settings=RasterizationSettings(
            image_size=256,
            blur_radius=np.log(1./1e-4 - 1.) * blend_params.sigma,
            faces_per_pixel=100
        )
    ),
    shader=SoftSilhouetteShader(blend_params=blend_params)
)

# Phong渲染器配置
phong_renderer = MeshRenderer(
    rasterizer=MeshRasterizer(
        cameras=cameras,
        raster_settings=RasterizationSettings(
            image_size=256,
            blur_radius=0.0,
            faces_per_pixel=1
        )
    ),
    shader=HardPhongShader(device=device, cameras=cameras, lights=lights)
)

4. 参考图像生成

我们设定一个目标相机位置，生成参考图像：

distance = 3
elevation = 50.0
azimuth = 0.0

R, T = look_at_view_transform(distance, elevation, azimuth, device=device)
silhouette = silhouette_renderer(meshes_world=teapot_mesh, R=R, T=T)
image_ref = phong_renderer(meshes_world=teapot_mesh, R=R, T=T)

5. 优化模型构建

创建一个包含可优化相机位置的模型：

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, meshes, renderer, image_ref):
        super().__init__()
        self.meshes = meshes
        self.renderer = renderer
        self.image_ref = torch.from_numpy((image_ref[..., :3].max(-1) != 1).astype(np.float32))
        self.camera_position = nn.Parameter(
            torch.from_numpy(np.array([3.0, 6.9, +2.5], dtype=np.float32)).to(device))
    
    def forward(self):
        R = look_at_rotation(self.camera_position[None, :], device=self.device)
        T = -torch.bmm(R.transpose(1, 2), self.camera_position[None, :, None])[:, :, 0]
        image = self.renderer(meshes_world=self.meshes.clone(), R=R, T=T)
        loss = torch.sum((image[..., 3] - self.image_ref) ** 2)
        return loss, image

6. 优化过程

设置优化器并执行优化循环：

model = Model(meshes=teapot_mesh, renderer=silhouette_renderer, image_ref=image_ref)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.05)

for i in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    loss, _ = model()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 定期保存中间结果
    if i % 10 == 0:
        R = look_at_rotation(model.camera_position[None, :], device=model.device)
        T = -torch.bmm(R.transpose(1, 2), model.camera_position[None, :, None])[:, :, 0]
        image = phong_renderer(meshes_world=model.meshes.clone(), R=R, T=T)