Instant-NGP 水记

Instant-NGP是一种创新的神经图形技术,它能够在5秒内生成高质量的NeRF,并且精度很高。该技术的核心是使用Hash表进行位置编码,通过多分辨率网格和双线性插值来提高效率和准确性。这种方法的关键在于其独特的多分辨率Hash编码,为NeRF、SDF和超分等任务提供高效解决方案。

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Instant-NGP 水记

Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding

https://github.com/NVlabs/instant-ngp

可以用于NeRF,SDF,超分 等很多任务

非常快,只用5秒就能出一个 NeRF,而且精度也很高

主要特殊之处在于位置编码的方式不同,使用 Hash 表产生位置编码(查表是hash表,表内的每个条目是可训练的向量)。

Hash表:

先把空间坐标归一化,给空间划分格子,每个格点都映射到 Hash 表的一个条目,表内每个条目都是可训练的向量。

多分辨率:

是整个技术的关键,用了很多不同的分辨率划分网格,每种不同的分辨率使用不同的Hash表。

生成编码的过程:

输入一个坐标,找到其所在的格子的八个格点(如果是二维,就是4个格点),查表找到对应的八个向量。根据输入点的坐标,使用双线性插值得到输入点对应的向量。多分辨率得到多个不同的向量,把这些向量拼起来,得到该点的编码。

### 使用 Instant NGP 与 COLMAP 进行神经辐射场训练或处理3D重建 #### 准备工作环境 为了使用 Instant NGP 和 COLMAP 实现神经辐射场的训练以及3D重建,需先安装必要的软件包。这通常涉及设置 Python 环境并安装特定版本的 PyTorch 及 CUDA 工具包。 #### 数据准备 数据集应包含一系列从不同视角拍摄的目标场景图像。这些图像是构建三维模型的基础材料。对于每张图片而言,除了RGB信息外还需要相机内参矩阵和相对位置姿态参数[^1]。 #### 利用 COLMAP 获取初始结构 COLMAP 是一种广泛使用的多视图立体视觉工具,能够从未标注的照片集中自动估计稀疏点云及其对应的摄像机位姿。此过程生成的结果文件夹包含了用于后续步骤的关键要素——即文本格式录下来的特征匹配关系、单应性变换矩阵等重要资料[^2]。 #### 转换至 Instant NGP 输入格式 完成上述操作之后,下一步就是把由 COLMAP 输出的数据转换成适合 Instant NGP 处理的形式。具体来说,这意味着要将 .txt 文件中的内容解析出来,并按照 Instant NGP 所期望的方式重新组织保存为 JSON 或其他指定类型的配置文档。此外还需调整一些超参数设定来优化最终效果表现。 ```bash # 假设已经完成了colmap sparse reconstruction, 接下来将其转为instant-ngp可用格式 python scripts/colmap2nerf.py --colmap_matcher exhaustive --run_colmap $DATASET_PATH ``` 这段命令会调用 `scripts` 下的一个脚本程序 (`colmap2nerf.py`) 来执行实际的任务转化流程;其中 `$DATASET_PATH` 应替换为你自己的数据路径变量名。 #### 开始训练神经辐射场 一切就绪后就可以启动 Instant NGP 的训练进程了。此时只需简单运行项目根目录下的 main.cpp 即可触发整个学习机制,在迭代过程中不断逼近理想解直至收敛稳定为止。期间可以通过 TensorBoard 查看损失函数变化趋势以及其他诊断指标帮助理解当前状况进展如何。 ```cpp // 编译C++源码(如果尚未编译的话) cd instant-ngp && cmake -B build -S . && cmake --build build --config Release // 启动训练 ./build/bin/train_nerf --scene=$SCENE_NAME ``` 以上便是利用 Instant NGP 结合 COLMAP 完整实现神经辐射场建模的大致思路和技术路线概述。
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