NERF: 神经辐射场用于场景表示及视图合成

NERF: 神经辐射场用于场景表示及视图合成

nerfCode release for NeRF (Neural Radiance Fields)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nerf

1. 项目介绍

NERF（Neural Radiance Fields） 是一个由Ben Mildenhall等人在ECCV 2020上提出的方法，它将场景表示为神经网络定义的辐射场，从而实现从不同视角合成新图像的能力。该项目提供了一个开源代码库，允许研究者和开发者优化和渲染自己的场景。

NERF使用体积渲染技术进行差异化渲染，优化过程通常需要几小时到一两天（取决于分辨率），并且只需要一块GPU。一旦优化完成，渲染新图像可以在几秒到约30秒之间完成。

2. 项目快速启动

安装依赖

确保已安装以下软件包：

• PyTorch
• NumPy
• OpenCV
• Scikit-image
• H5py
• FFmpeg

可以通过pip安装：

pip install torch numpy opencv-python scikit-image h5py ffmpeg

数据下载

运行以下命令以下载示例数据（包括乐高积木和蕨类植物场景）：

bash download_example_data.sh

优化NeRF模型

乐高场景

python run_nerf.py --config config_lego.txt

这将在大约20万次迭代后得到一个视频输出。

蕨类植物场景

python run_nerf.py --config config_fern.txt

同样，经过约20万次迭代后，会有视频结果。

渲染预训练模型

首先，下载预训练权重：

bash download_example_weights.sh

然后，使用以下Jupyter Notebook来渲染新的观点：

jupyter notebook render_demo.ipynb

3. 应用案例和最佳实践

除了基础的场景重构外，NERF还可以用于：

• 几何体提取：通过运行extract_mesh.ipynb，可以使用Marching Cubes算法从训练好的NeRF网络中提取三角形网格。
• 元学习初始化：后续工作探讨了如何利用元学习加速收敛并嵌入数据集特定的先验知识。参考相关项目页面获取更多信息。
• 光照重定向：NERF的扩展使得在任意光照条件下从新颖视角渲染场景成为可能。

建议使用者尝试对真实世界的场景数据进行训练，以观察方法的实际效果。

4. 典型生态项目

• Meta-NeRF: 利用元学习加速NeRF的训练（https://github.com/google-research/meta-nerf）
• NeRF--: 提高性能并改进细节表示，且比原版快7%，大小减半（https://github.com/yuvaltirgan/nerf--)
• NeRF-W: 增加对非白色背景的支持（https://github.com/bmild/nerf/tree/master/nerfw）

请参考这些关联项目以了解NERF生态系统的更多组件和进展。

nerfCode release for NeRF (Neural Radiance Fields)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nerf