Instant NeRF快速教程

新的 NVIDIA NGP Instant NeRF 很好地介紹了神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）的入門知識(shí)。在短短一個(gè)小時(shí)內(nèi)，你就可以編譯代碼庫(kù)、準(zhǔn)備圖像并訓(xùn)練你的第一個(gè) NeRF。與其他 NeRF 實(shí)現(xiàn)不同，Instant NeRF 只需幾分鐘即可訓(xùn)練出漂亮的視覺效果。

本文將帶你了解制作第一個(gè) NeRF 的整個(gè)流程。我們首先學(xué)習(xí)幾個(gè)關(guān)鍵技巧，可幫助你編譯代碼庫(kù)并解釋如何捕獲良好的輸入圖像；接下來瀏覽 GUI 界面并解釋了如何優(yōu)化場(chǎng)景參數(shù)；最后學(xué)習(xí)如何從場(chǎng)景中創(chuàng)建動(dòng)畫。
1、編譯代碼庫(kù)

代碼庫(kù)很容易為經(jīng)驗(yàn)豐富的程序員和數(shù)據(jù)科學(xué)家編譯。初學(xué)者可以輕松地按照來自 GitHub 主存儲(chǔ)庫(kù)的 bycloudai 分支中提供的詳細(xì)說明進(jìn)行操作。以下是一些有助于安裝過程的附加提示：

安裝 Visual Studio 2019。
安裝最新版本的 CUDA 工具包。
安裝 Python 3.9。如果你是 Python 新手，需要指出的是，這不是最新版本。
使用 CMake 3.22 并確保使用 Python 3.9 編譯代碼庫(kù)。

2、為 Instant NeRF 捕獲圖像

該管道接受Instant NeRF 生成的照片和視頻輸入。 Instant NeRF 生成管道的第一步使用 COLMAP 來確定相機(jī)位置。基于此，你必須遵循關(guān)于重疊和清晰圖像的攝影測(cè)量的基本原則。這個(gè)視頻展示了理想捕獲的示例圖像。

3、啟動(dòng) GUI 訓(xùn)練 NeRF模型

為 Instant NeRF 準(zhǔn)備好當(dāng)圖像的相機(jī)姿態(tài)后，使用從代碼庫(kù)編譯的包含的 Testbed.exe 文件通過 Anaconda 啟動(dòng)圖形用戶界面。 NeRF 自動(dòng)開始訓(xùn)練你的 NeRF模型。
你會(huì)發(fā)現(xiàn)前 30 秒內(nèi)獲得了大部分視覺質(zhì)量；但是， NeRF 將在幾分鐘內(nèi)繼續(xù)改善。 GUI 中的損失圖最終會(huì)變平，你可以停止訓(xùn)練以提高查看器的幀率。

GUI 包括許多可視化選項(xiàng)，包括對(duì)相機(jī)的控制和調(diào)試可視化。我在演示視頻中介紹了 GUI 中的幾個(gè)不同選項(xiàng)。
提示：將常用的命令行提示保存在記事本中以供將來參考。

4、創(chuàng)建動(dòng)畫

NVIDIA 通過 GUI 提供易于使用的相機(jī)路徑編輯器。要添加關(guān)鍵幀，請(qǐng)?jiān)趫?chǎng)景中導(dǎo)航并選擇從 Cam 中添加。 GUI 使用貝塞爾曲線生成相機(jī)軌跡。要預(yù)覽動(dòng)畫，請(qǐng)選擇“Read”。當(dāng)你對(duì)動(dòng)畫感到滿意時(shí)，請(qǐng)保存相機(jī)路徑并使用腳本文件夾中的渲染腳本渲染完整質(zhì)量的視頻。

5、結(jié)束語

我發(fā)現(xiàn) Instant NeRF 的一大好處是我可以捕捉整個(gè)背景作為場(chǎng)景的一部分。使用攝影測(cè)量法，我失去了物體周圍環(huán)境的背景。這個(gè)事實(shí)讓我很興奮，因?yàn)樗_啟了一個(gè)全新的世界，充滿了以新方式捕捉和可視化世界的潛力。
我發(fā)現(xiàn)使用 NVIDIA Instant NeRF 進(jìn)行試驗(yàn)是對(duì)新興技術(shù)的一個(gè)很好的介紹。我能夠產(chǎn)生結(jié)果的速度意味著我可以快速了解什么適用于圖像捕捉。我希望在你開始自己探索 NeRF 的力量和樂趣的旅程時(shí)，這個(gè)教程對(duì)你有所幫助。
<hr>原文鏈接：http://www.bimant.com/blog/instant-nerf-crash-course/

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