Instant-Angelo是由中国香港中文大学(深圳)的博士生叶崇杰开发的一项革命性3D重建技术。它致力于解决当前3D重建领域面临的效率和质量问题,为快速构建高保真数字孪生模型提供了全新的解决方案。
目前业界广泛使用的Neuralangelo技术虽然效果出色,但在处理真实场景时需要在A100 GPU上运行长达40小时,并且需要40GB的显存。这样的硬件要求和时间成本极大地限制了其实际应用。而Instant-Angelo通过一系列创新,将重建时间缩短到了20分钟左右,同时只需要10GB的显存即可运行,使其能够在消费级GPU上实现。
这一突破性进展主要归功于以下几个方面的创新:
通过这些技术创新,Instant-Angelo在保持高质量重建效果的同时,大幅提升了效率,使得快速构建高保真数字孪生模型成为可能。
Instant-Angelo提供了两种重建模式:平滑重建和细节重建。
平滑重建模式:
细节重建模式:
此外,Instant-Angelo还引入了实验性的反射表面重建功能,通过整合UniSDF的关键技术,提高了对反光物体的重建质量。
图1: Instant-Angelo的重建效果对比
Instant-Angelo的工作流程主要包括以下步骤:
整个过程高度自动化,用户只需准备好输入图像并运行相应的脚本即可完成重建。
Instant-Angelo的出现为多个领域带来了新的可能性:
Instant-Angelo的安装相对简单,主要依赖包括PyTorch、tiny-cuda-nn等。具体安装步骤如下:
pip install torch torchvision pip install git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch pip install -r requirements.txt
同时,用户还需要安装COLMAP,可以从COLMAP官网获取安装指南。
在开始重建之前,用户需要准备好输入图像并按照特定的目录结构组织数据:
-data_001
-images
-mask (可选)
-data_002
-images
-mask (可选)
如果有掩码图像,建议在重建前使用它来过滤COLMAP生成的稀疏点云:
python scripts/run_colmap.py ${INPUT_DIR} python scripts/filter_colmap.py --data ${INPUT_DIR} --output-dir ${INPUT_DIR}_filtered
根据需求选择合适的重建模式:
bash run_neuralangelo-colmap_sparse.sh ${INPUT_DIR}
bash run_neuralangelo-colmap_dense.sh ${INPUT_DIR}
bash run_neuralangelo-colmap_sparse_reflection.sh ${INPUT_DIR}
重建完成后,结果会保存在logs目录下。
硬件要求:至少需要10GB GPU显存,如果内存不足,可以尝试将model.num_samples_per_ray
从1024降低到512。
平滑重建可能会过度平滑某些区域,特别是平坦表面和细微变化处。
重建质量受输入图像质量和COLMAP生成的稀疏点云质量影响。如遇问题,可以尝试使用更强大的SfM工具如hloc或DetectorFreeSfM。
目前主要在Linux系统上测试,Windows兼容性尚未完全验证。
对于自定义数据集的重建效果不佳时,建议联系作者寻求帮助。
尽管Instant-Angelo已经取得了显著的进展,但仍有进一步改进和扩展的空间:
随着技术的不断演进,我们可以期待Instant-Angelo在未来为更多领域带来革命性的变化,推动3D重建和数字孪生技术向更高效、更精确的方向发展。
Instant-Angelo的出现无疑为3D重建领域注入了新的活力。它不仅大幅提升了重建效率,还降低了硬件门槛,使得高质量的3D重建技术能够被更广泛地应用。虽然目前还存在一些限制和待改进之处,但Instant-Angelo的潜力是巨大的。它为我们展示了AI技术在计算机视觉和图形学领域的强大能力,也为数字孪生、虚拟现实等相关技术的发展铺平了道路。
随着技术的不断完善和社区的持续贡献,我们有理由相信,Instant-Angelo将在推动3D重建技术普及和应用方面发挥越来越重要的作用,为构建更加丰富和互动的数字世界贡献力量。
图2: Instant-Angelo的重建过程演示
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