Taichi NeRFs

PyTorch + Taichi实现的instant-ngp NeRF训练流程。有关建模的更多详细信息，请查看我们博客网站上的这篇文章。

安装

通过 python -m pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 安装PyTorch（使用您安装的CUDA Toolkit版本号更新url）。
通过 pip install -U pip && pip install -i https://pypi.taichi.graphics/simple/ taichi-nightly 安装taichi每日构建版。
通过 pip install -r requirements.txt 安装依赖项。
如果您计划使用自己的视频进行训练，请通过 sudo apt install colmap 安装 colmap，或按照 https://colmap.github.io/install.html 的说明进行操作。

使用预处理数据集进行训练

合成NeRF

下载合成NeRF数据集并解压。请保持文件夹名称不变。

我们还提供了一个脚本，从头开始训练Lego场景，并在训练结束时显示一个交互式GUI。

./scripts/train_nsvf_lego.sh

性能在Ubuntu 20.04系统上使用RTX3090 GPU进行测量。

场景	平均PSNR	训练时间（20轮）	GPU
Lego	35.0	208s	RTX3090

要达到最佳性能，请按以下步骤操作：

您的工作站运行在Linux上，并配备RTX 3090显卡
按照安装部分的步骤操作
在脚本中取消注释 --half2_opt 以启用half2优化，然后运行 ./scripts/train_nsvf_lego.sh。目前，half2优化仅支持Linux系统上架构高于Pascal的显卡。

360_v2数据集

下载360 v2数据集并解压。请保持文件夹名称不变。默认的 batch_size=8192 在RTX3090上最多占用18GB RAM。请根据您的硬件规格调整 batch_size。

./scripts/train_360_v2_garden.sh

使用自己的视频进行训练

将您的视频放在 data 文件夹中，并将视频路径传递给脚本。有几个关键参数用于生成适合NeRF训练的数据集。对于真实场景，建议将 scale 设置为16。video_fps 决定从视频生成的图像数量，通常150~200张图像就足够了。对于一分钟的视频，2是一个合适的数字。运行此脚本将预处理您的视频并开始训练NeRF：

./scripts/train_from_video.sh -v {your_video_name} -s {scale} -f {video_fps}

移动端部署

Taichi NGP部署

使用Taichi AOT，您可以轻松地在任何移动设备上部署NeRF渲染流程！

我们能够在iOS设备上实现实时交互。

性能	iPad Pro (M1)	iPhone 14 Pro Max	iPhone 14
Taichi Instant NGP	22.4 fps	18 fps	13.5 fps

敬请期待，更多酷炫的演示即将推出！如有商业咨询，请联系我们：contact@taichi.graphics。

文本到3D

Taichi-nerf作为文本到3D项目stable-dreamfusion的新后端。

常见问题（FAQ）

问： CUDA是唯一支持的Taichi后端吗？Vulkan后端如何？

答：为了与PyTorch CUDA后端进行最高效的互操作，训练主要在Taichi CUDA后端上进行测试。但是，如果移除互操作，切换到Taichi Vulkan后端非常简单，可以查看这个出色的taichi-ngp推理演示！

问：我在GPU上遇到了OOM（内存不足）错误，我该怎么办？

答：减少传递给 train.py 的 batch_size！默认值为 8192，适用于RTX3090，您应该相应地减小这个值。例如，在RTX3060Ti上建议使用 batch_size=2048。

致谢

训练流程的PyTorch接口和colmap预处理主要参考了：

taichi-nerfs