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:
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克隆项目仓库:
git clone --depth=1 git@github.com:dvlab-research/LargeScaleNeRFPytorch.git
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创建并激活conda环境:
conda create -n large-scale-nerf python=3.9 conda activate large-scale-nerf
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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
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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
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考