DynamicNeRF 项目使用教程

DynamicNeRF 项目使用教程

DynamicNeRF 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dy/DynamicNeRF

1. 项目介绍

DynamicNeRF 是一个用于从动态单目视频中进行动态视图合成的开源项目。该项目由 Chen Gao、Ayush Saraf、Johannes Kopf 和 Jia-Bin Huang 在 ICCV 2021 上提出。DynamicNeRF 通过结合神经辐射场（NeRF）和动态场景建模，能够从单目视频中生成高质量的动态视图合成结果。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了以下依赖：

• Linux 操作系统（测试于 CentOS Linux release 7.4.1708）
• Anaconda 3
• Python 3.7.11
• CUDA 10.1
• V100 GPU

2.2 创建 Conda 环境

conda create --name dnerf python=3.7
conda activate dnerf

2.3 安装依赖

conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=10.1 matplotlib tensorboard scipy opencv -c pytorch
pip install imageio scikit-image configargparse timm lpips

2.4 下载项目

git clone https://github.com/gaochen315/DynamicNeRF.git
cd DynamicNeRF

2.5 下载权重和数据集

wget --no-check-certificate https://filebox.ece.vt.edu/~chengao/free-view-video/weights.zip
unzip weights.zip
rm weights.zip

wget --no-check-certificate https://filebox.ece.vt.edu/~chengao/free-view-video/data.zip
unzip data.zip
rm data.zip

2.6 训练模型

python run_nerf.py --config configs/config_Balloon2.txt

2.7 渲染结果

python run_nerf.py --config configs/config_Balloon2.txt --render_only --ft_path logs/Balloon2_H270_DyNeRF_pretrain/300000.tar

3. 应用案例和最佳实践

3.1 动态视图合成

DynamicNeRF 可以应用于各种动态场景的视图合成，例如：

• 从单目视频中生成动态物体的3D模型
• 在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中生成动态场景

3.2 最佳实践

• 数据预处理：确保输入视频的质量和分辨率，以获得最佳的合成效果。
• 模型训练：根据具体应用场景调整模型参数，如 N_samples 和 netwidth。
• 结果评估：使用 PSNR、SSIM 和 LPIPS 等指标评估合成结果的质量。

4. 典型生态项目

4.1 NeRF

NeRF（Neural Radiance Fields）是 DynamicNeRF 的基础项目，用于从静态场景中生成高质量的视图合成结果。

4.2 NSFF

NSFF（Neural Scene Flow Fields）是另一个与 DynamicNeRF 相关的项目，专注于从动态场景中生成视图合成结果。

4.3 RAFT

RAFT（Recurrent All-Pairs Field Transforms）是用于光流估计的项目，DynamicNeRF 使用 RAFT 进行光流预测。

4.4 MiDaS

MiDaS 是一个用于单目深度估计的项目，DynamicNeRF 使用 MiDaS 进行深度预测。

通过结合这些生态项目，DynamicNeRF 能够实现从动态单目视频中生成高质量的动态视图合成结果。

DynamicNeRF 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dy/DynamicNeRF