项目介绍
项目背景
UnboundedNeRFPytorch 是一个正在进行中的研究项目,致力于对比多种最先进的大规模辐射场算法。项目将“无界 NeRF”和“大规模 NeRF”这两个术语交替使用,因为它们背后的技术息息相关。与追求复杂的代码系统不同,该项目追求一个简单但具有最先进性能的无界 NeRF 代码库。
项目目标
UnboundedNeRFPytorch 旨在为无界 NeRF 提供简单易用的最先进性能的代码实现。在这个项目中,用户可以达到如下性能指标:
- Unbounded Tanks & Temples 基准测试中,所用方法的最高 PSNR 达到 20.85。
- Mip-NeRF-360 Benchmark 基准测试中,所用方法的最高 PSNR 达到 28.98。
成果演示
在项目中,提供了多个场景的示例视频,包括:
Tanks and Temples 场景
- Playground
- Truck
- M60
- Train
Mip-NeRF-360 基准
- Bicycle
- Stump
- Kitchen
- Bonsai
- Garden
- Counter
- Room
San Francisco Mission Bay
提供了训练和旋转的示例视频。
最新动态
项目在 2023 年 3 月 20 日更名为“UnboundedNeRFPytorch”,表明该项目并非严格意义上的大规模(例如城市级别)。
项目安装
用户可以通过以下步骤安装项目:
- 克隆代码仓库
- 创建并激活 Conda 环境
- 安装 PyTorch 及其他依赖库
- 安装基于网格的操作,确保已安装 CUDA
- 安装其他库用于重建自定义场景
在公共数据集上运行无界 NeRF
项目提供了在多个公开数据集上训练和测试模型的步骤,包括:
- 下载和解压处理过的数据集
- 运行训练脚本并观察结果
构建自定义无界 NeRF(已弃用)
项目曾提供构建自定义无界 NeRF 的步骤,但目前不再推荐使用这一功能。感兴趣的用户可以查看详细的实现步骤。
引用与致谢
项目基于多个已有的开源项目和论文,欢迎用户在使用时进行引用和致谢。
项目贡献者
感谢多个贡献者为本项目的发展所做出的努力,欢迎更多贡献者提供帮助和改进建议。
通过 UnboundedNeRFPytorch 项目,研究人员和开发者能够轻松利用无界 NeRF 的优势进行三维重建与渲染,这为相关领域的研究和应用提供了便利。