DeVRF开源项目最佳实践教程

DeVRF开源项目最佳实践教程

DeVRF The Pytorch implementation of "DeVRF: Fast Deformable Voxel Radiance Fields for Dynamic Scenes" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeVRF

1. 项目介绍

DeVRF（Deformable Voxel Radiance Fields）是一种针对动态场景的快速可变形体素辐射场重建技术。该项目是“DeVRF: Fast Deformable Voxel Radiance Fields for Dynamic Scenes”论文的PyTorch实现。它通过创新的表示和学习范式，实现了动态新视角合成的质量无损，且速度提高了100倍。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已安装了Python和必要的依赖库。

克隆项目

首先，克隆项目到本地环境：

git clone https://github.com/showlab/DeVRF.git

安装依赖

进入项目目录，安装所需的依赖库：

cd DeVRF
pip install -r requirements.txt

注意：PyTorch和torch_scatter的安装依赖于您的机器环境，请安装适合您机器的版本。

训练静态模型

在静态模型训练阶段，使用静态场景数据训练模型。以下命令以lego场景为例：

cd static_DirectVoxGO
python run.py --config configs/inward-facing/lego.py --render_test

训练动态模型

在动态模型训练阶段，使用动态场景数据和训练好的静态模型进行训练。以下命令继续以lego场景为例：

cd ..
python run.py --config configs/inward-facing/lego.py --render_test

评估模型

若仅需评估测试集的PSNR、SSIM和LPIPS指标，而不重新训练，可以使用以下命令：

python run.py --config configs/inward-facing/lego.py --render_only --render_test \
--eval_ssim --eval_lpips_vgg --eval_lpips_alex

其中，--eval_lpips_alex或--eval_lpips_vgg用于选择使用预训练的AlexNet或VGGNet进行LPIPS评估。

渲染视频

若要渲染视频，可以使用以下命令：

python run.py --config configs/inward-facing/lego.py --render_only --render_video

3. 应用案例和最佳实践

• 场景重建：使用DeVRF技术，可以快速重建静态和动态场景，适用于虚拟现实、增强现实等应用。
• 视觉效果优化：通过调整模型参数和训练策略，可以获得更高质量的视觉效果。
• 性能优化：根据实际应用场景，对模型进行剪枝和优化，以实现更快的渲染速度。

4. 典型生态项目

• DirectVoxGO：DeVRF项目基于DirectVoxGO项目，后者是一种用于静态场景的体素辐射场重建技术。
• RAFT：DeVRF使用RAFT（Randomized Accelerated Fourier Transform）进行光流估计，这是动态场景重建中的一个重要步骤。

以上就是关于DeVRF开源项目的最佳实践教程。通过遵循上述步骤，您可以快速启动项目，并根据实际需求进行应用和优化。

DeVRF The Pytorch implementation of "DeVRF: Fast Deformable Voxel Radiance Fields for Dynamic Scenes" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeVRF