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UnboundedNeRFPytorch

大规模神经辐射场基准测试的指南

UnboundedNeRFPytorch项目专注于基准测试多种最新的大规模神经辐射场(NeRF)算法,并提供简洁高效的代码库。项目展示了在Unbounded Tanks & Temples和Mip-NeRF-360基准测试中的优秀表现,旨在帮助研究人员和开发者提升NeRF应用效果。包括详细的安装步骤、数据处理指南和训练自定义NeRF模型的方法,适合技术用户快速上手并获得佳绩。

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:

  1. 克隆代码仓库
  2. 创建并激活 Conda 环境
  3. 安装 PyTorch 及其他依赖库
  4. 安装基于网格的操作,确保已安装 CUDA
  5. 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:

  1. 下载和解压处理过的数据集
  2. 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。

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