大规模NeRF Pytorch项目安装与配置指南

大规模NeRF Pytorch项目安装与配置指南

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

1. 项目基础介绍

本项目名为“LargeScaleNeRFPytorch”，是一个用于研究和实现大规模NeRF（Neural Radiance Fields）的开源项目。NeRF是一种用于从一组稀疏的图像中重建连续的3D场景的技术。本项目追求使用简单高效的代码实现最先进的性能，主要编程语言为Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用了以下关键技术和框架：

• PyTorch: 用于实现NeRF模型的深度学习框架。
• CUDA: 利用NVIDIA GPU进行加速计算。
• FourierGrid: 一种用于加速NeRF训练的基于傅里叶网格的技术。
• COLMAP: 一个用于从图像中重建3D模型的工具。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统: Ubuntu 18.04/20.04（建议使用Ubuntu 20.04）。
• Python版本: Python 3.9。
• CUDA版本: 与您的NVIDIA显卡兼容的版本。
• 开发工具: git、g++、pip等。

详细安装步骤

步骤1: 克隆项目

首先，您需要从GitHub上克隆这个项目：

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

步骤2: 创建虚拟环境

接着，创建一个名为large-scale-nerf的conda虚拟环境，并激活它：

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

步骤3: 安装依赖

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

步骤4: 安装CUDA依赖

安装grid-based operators，需要CUDA库：

sudo apt-get install g++ build-essential
cd FourierGrid/cuda
python setup.py install
cd ../../

步骤5: 安装COLMAP和其他库

安装COLMAP和其他用于重建自定义场景的库：

sudo apt-get install colmap
sudo apt-get install imagemagick
conda install pytorch-scatter -c pyg

步骤6: 准备数据集

根据项目要求，下载并准备所需的数据集。确保遵守数据集的使用许可。

完成以上步骤后，您应该已经成功安装和配置了本项目。您可以按照项目README文件中的指导开始使用和运行代码。

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