非刚性神经辐射场(NR-NeRF)：基于单目视频的动态场景重建与新视图合成

非刚性神经辐射场(NR-NeRF)：基于单目视频的动态场景重建与新视图合成

nonrigid_nerf Open source repository for the code accompanying the paper 'Non-Rigid Neural Radiance Fields Reconstruction and Novel View Synthesis of a Deforming Scene from Monocular Video'. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/nonrigid_nerf

项目介绍

非刚性神经辐射场(NR-NeRF)是Facebook Research发布的一个开源项目，它扩展了传统的Neural Radiance Fields（NeRF）技术，使之能够处理动态/变形/非刚性场景。原NeRF方法专注于静态场景的高真实感外观和几何重构，而NR-NeRF通过引入修改后的损失函数、多视角支持以及简单的场景编辑能力，使我们能够从单目视频中重建和合成动态场景的新视图。该项目的详细研究通过预印本和官方网站提供，后者还包括补充视频资料。

快速启动

环境准备

首先，你需要克隆NR-NeRF仓库到本地：

git clone https://github.com/facebookresearch/nonrigid_nerf.git

安装Miniconda（可选），然后设置conda环境或直接使用pip安装依赖项：

conda env create -f environment.yml

或者，如果你不使用conda，可以单独安装所有必需的Python库。

接下来，确保你具备数据加载和相机参数估计所需的工具，这可能涉及COLMAP的安装以及从nerf-pytorch和LLFF项目导入特定脚本。详细步骤见官方文档。

示例序列演练

1. 配置环境：

   conda activate nrnerf
   

2. 预处理： 确定并导出相机参数：

   python preprocess.py --input data/example_sequence/
   

3. 训练模型： 使用场景特定的配置文件开始训练：

   python train.py --config configs/example_sequence.txt
   

4. 自由视点渲染： 合成新摄像机路径下的渲染图像：

   python free_viewpoint_rendering.py --input experiments/experiment_1/ --deformations train --camera_path fixed --fixed_view 10
   

最终结果将会保存在experiments/experiment_1/output/train_fixed_10/中。

应用案例和最佳实践

NR-NeRF适用于单目视频中的动态场景重建，如动画人物动作捕捉、实时虚拟背景替换或历史遗迹的动态重现。对于最佳实践，保持记录的场景条件一致性至关重要，例如固定相机设置、避免镜头畸变，并确保充足的光照且背景相对静态。

典型生态项目

虽然此项目本身构建于神经辐射场的前沿工作之上，但它的开放源码促进了相关领域的进一步研究。社区成员利用NR-NeRF的基础开发了多种衍生项目，比如适应特定领域（如人体运动捕捉）、优化性能的框架改进、以及整合深度学习其他分支的融合应用。这些生态项目通常出现在GitHub、学术论文中，以及各种机器学习和计算机图形学的讨论论坛里，推动了动态场景理解和重建技术的进步。

请注意，为了成功实施NR-NeRF或进行相关研究，深入理解NeRF的基本原理及其在动态场景上的扩展是非常重要的，同时也需要一定的实验调试和场景适应能力。

nonrigid_nerf Open source repository for the code accompanying the paper 'Non-Rigid Neural Radiance Fields Reconstruction and Novel View Synthesis of a Deforming Scene from Monocular Video'. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/nonrigid_nerf