JNeRF：基于Jittor的高效NeRF基准库

JNeRF：基于Jittor的高效NeRF基准库

JNeRF JNeRF is a NeRF benchmark based on Jittor. JNeRF re-implemented instant-ngp and achieved same performance with original paper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jn/JNeRF

项目基础介绍及编程语言

JNeRF，一个立足于Jittor框架之上的Neural Radiance Fields（NeRF）基准测试项目，旨在提供高效的神经渲染解决方案。这个项目主要采用C++作为核心编程语言，并辅以Python进行快速原型设计和实验控制，此外还涉及Fortran、C和少量CMake与CUDA代码，确保在GPU加速计算上的高性能表现。

核心功能

JNeRF的核心在于其对即时神经图形处理（Instant-NGP）的重新实现，能够实现惊人的训练速度——在短短5秒内完成NeRF模型的训练，并且在性能上逼近原论文成果。它支持多种场景渲染、重建与评估，特别是在实现高质量3D场景的实时渲染和近光速的神经渲染管线方面展现出了强大能力。项目不仅提供了即用的模型训练和测试流程，还便于研究者定制化配置，探索NeRF技术的新边界。

最近更新的功能

尽管具体最新的更新信息需参照仓库的commit记录和release笔记，但通常这类项目关注的重点会包括但不限于：

• 优化编译器支持：可能增强对最新版本的g++, clang和nvcc的支持，提升编译效率。
• 性能改进：针对特定GPU架构的优化，如sm_75及以上，以利用Full Fusion MLP特性提高渲染速度和质量。
• 配置文件更新：增加或调整配置模板，比如ngp_base.py，以支持新的研究趋势或提升用户体验。
• 贡献指南和文档：可能增补了详细的开发者指南，帮助新加入的贡献者更快上手。
• 新模型集成：持续加入更多NeRF变体，例如NeuS、Mip-NeRF等，扩大基准覆盖范围。

请注意，为了获取确切的最新更新详情，建议直接访问项目GitHub页面查看相关公告和提交历史。

JNeRF JNeRF is a NeRF benchmark based on Jittor. JNeRF re-implemented instant-ngp and achieved same performance with original paper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jn/JNeRF