大规模NeRF Pytorch项目安装与使用教程

大规模NeRF Pytorch项目安装与使用教程

UnboundedNeRFPytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unb/UnboundedNeRFPytorch

1. 项目的目录结构及介绍

本项目是基于Pytorch的大规模NeRF（Neural Radiance Fields）的实现。目录结构如下：

• FourierGrid: 包含用于Fourier Grid的实现代码。
• block_nerf: 包含Block-NeRF算法的实现代码。
• data_preprocess: 包含数据预处理的脚本。
• docs: 包含项目的文档文件。
• figures: 包含项目相关的图像和图表。
• scripts: 包含运行项目所需的脚本文件。
• .all-contributorsrc: 包含项目贡献者的信息。
• .gitignore: 包含git忽略的文件列表。
• LICENSE: 包含项目许可证信息。
• README.md: 包含项目说明。
• eval_block_nerf.py: 包含评估Block-NeRF的脚本。
• requirements.txt: 包含项目依赖的Python库。
• run_FourierGrid.py: 包含运行Fourier Grid的脚本。
• setup.py: 包含安装项目依赖的脚本。
• train_block_nerf.py: 包含训练Block-NeRF的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于几个主要的Python脚本：

• run_FourierGrid.py: 用于启动和运行Fourier Grid相关任务。
• train_block_nerf.py: 用于启动和训练Block-NeRF模型。
• eval_block_nerf.py: 用于启动和评估训练好的Block-NeRF模型。

用户可以根据需要选择相应的脚本开始项目。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过requirements.txt文件进行，该文件列出了项目依赖的Python库。以下是一些基本步骤：

1. 克隆项目仓库：

   git clone --depth=1 git@github.com:dvlab-research/LargeScaleNeRFPytorch.git
   

2. 创建并激活conda环境：

   conda create -n large-scale-nerf python=3.9
   conda activate large-scale-nerf
   

3. 安装Pytorch和其他依赖库：

   pip install --upgrade pip
   conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
   pip install -r requirements.txt
   

4. 安装其他必要的库和工具：

   sudo apt-get install g++ build-essential
   sudo apt-get install colmap imagemagick
   conda install pytorch-scatter -c pyg
   

完成以上步骤后，项目的基本环境就配置完成了。用户可以开始运行脚本，进行模型的训练和评估。

UnboundedNeRFPytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unb/UnboundedNeRFPytorch