Nerf2Mesh 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nerf2mesh 1. 项目目录结构及介绍
nerf2mesh/
├── assets/
├── depth_tools/
├── freqencoder/
├── gridencoder/
├── nerf/
├── raymarching/
├── scripts/
├── shencoder/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── activation.py
├── encoding.py
├── loss.py
├── main.py
├── meshutils.py
├── README.md
├── renderer.html
├── requirements.txt
目录结构介绍
- assets/: 存放项目相关的资源文件。
- depth_tools/: 深度工具相关文件。
- freqencoder/: 频率编码器相关文件。
- gridencoder/: 网格编码器相关文件。
- nerf/: 神经辐射场（NeRF）相关文件。
- raymarching/: 光线行进相关文件。
- scripts/: 脚本文件，包含数据处理、背景移除等脚本。
- shencoder/: 空间编码器相关文件。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- activation.py: 激活函数相关代码。
- encoding.py: 编码相关代码。
- loss.py: 损失函数相关代码。
- main.py: 项目主启动文件。
- meshutils.py: 网格工具相关代码。
- README.md: 项目说明文档。
- renderer.html: 渲染器 HTML 文件。
- requirements.txt: 项目依赖库配置文件。
2. 项目启动文件介绍
main.py
main.py 是项目的启动文件，负责处理数据加载、模型训练、测试和网格导出等功能。以下是该文件的主要功能模块：
- 数据加载: 支持 NeRF 数据格式和 COLMAP 数据集。
- 模型训练: 包含两个阶段（Stage0 和 Stage1），分别用于粗略和精细的网格生成。
- 测试: 支持生成视频和网格文件。
- 网格导出: 导出带有纹理的精细网格。
使用示例
# 使用 NeRF 数据格式进行训练
python main.py data/nerf_synthetic/lego/ --workspace trial_syn_lego/ -O --bound 1 --scale 0.8 --dt_gamma 0 --stage 0 --lambda_tv 1e-8
# 使用 COLMAP 数据集进行训练
python main.py data/garden/ --workspace trial_360_garden -O --data_format colmap --bound 16 --enable_cam_center --enable_cam_near_far --scale 0.3 --downscale 4 --stage 0 --lambda_entropy 1e-3 --clean_min_f 16 --clean_min_d 10 --lambda_tv 2e-8 --visibility_mask_dilation 50
3. 项目配置文件介绍
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖库。以下是一些主要的依赖库：
torch
numpy
opencv-python
tqdm
imageio
scikit-image
安装依赖
pip install -r requirements.txt
其他配置
renderer.html: 用于渲染带有纹理的网格的 HTML 文件。scripts/: 包含数据处理和背景移除等脚本，用于准备数据集。
通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 Nerf2Mesh 项目。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
