场景表示Transformer（SRT）：无几何约束的新视图合成

场景表示Transformer（SRT）：无几何约束的新视图合成

srtIndependent PyTorch implementation of Scene Representation Transformer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/srt/srt

【项目介绍】 SRT，即Scene Representation Transformer，是一个基于PyTorch的独立实现，由Sajjadi等人在CVPR 2022年发表的论文《Geometry-Free Novel View Synthesis Through Set-Latent Scene Representations》中提出。这个项目已被原始作者审查并确认结果相符。它不仅支持了原始模型，还引入了一个改进版本（ISRT），该版本在重建准确度、参数数量和运行速度上都有所提升。

【项目技术分析】 SRT利用Transformer架构来学习场景的表示，无需依赖任何几何信息。其核心是将场景表示为一组潜在的、可变换的元素，通过这些元素对新视角下的图像进行预测。这种方法允许模型在没有明确几何结构的情况下进行新视图合成，尤其适用于训练数据中相机位置多样化的场景，如多形状网络（MSN）数据集。

【项目及技术应用场景】 SRT非常适合于3D场景的渲染和动画制作，例如虚拟现实、游戏开发和建筑可视化等领域。通过它可以轻松地从不同角度查看和渲染3D对象，甚至可以创建出训练集中未出现的新视角效果。对于那些无法直接获取3D模型，但拥有多个不同视角图像的场景，SRT也能提供有效的解决方案。

【项目特点】

1. 灵活性：SRT不依赖特定的几何信息，能够处理各种不同的3D数据集。
2. 高效性：经过优化的ISRT版本在保持高重建精度的同时，减少了参数量和计算时间。
3. 易用性：项目提供了详细的设置指南和预训练模型，方便快速上手实验。
4. 可视化：内置的渲染功能允许用户生成动态视频，直观展示模型的效果。
5. 强大的实验支持：代码兼容多GPU训练，并与Weights & Biases集成以跟踪训练进度。

要开始使用SRT，只需下载数据集，安装必要的依赖项，然后按照提供的配置文件运行训练或渲染脚本即可。如果你在3D场景表示和新视图合成方面寻求突破，那么SRT绝对值得尝试。别忘了，在你的研究成果中引用SRT的相关论文，以尊重作者的辛勤工作！

@article{srt22,
  title={{Scene Representation Transformer: Geometry-Free Novel View Synthesis Through Set-Latent Scene Representations}},
  author={Mehdi S. M. Sajjadi and Henning Meyer and Etienne Pot and Urs Bergmann and Klaus Greff and Noha Radwan and Suhani Vora and Mario Lucic and Daniel Duckworth and Alexey Dosovitskiy and Jakob Uszkoreit and Thomas Funkhouser and Andrea Tagliasacchi},
  journal={{CVPR}},
  year={2022},
  url={https://srt-paper.github.io/},
}

srtIndependent PyTorch implementation of Scene Representation Transformer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/srt/srt