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LandMark: 革命性的大规模3D真实世界城市场景建模与渲染系统

LandMarkGridNeRF神经辐射场三维重建并行训练Github开源项目
Ray

LandMark:开创城市3D建模新纪元

在当今数字化时代,3D建模和渲染技术正在revolutionizing我们对城市环境的认知和互动方式。而在这一领域中,LandMark项目无疑是一颗冉冉升起的新星。🌟 作为一个基于GridNeRF (CVPR23)的groundbreaking大规模3D真实世界城市场景建模和渲染系统,LandMark正在以其卓越的性能和创新的技术,为城市建模领域注入新的活力。

突破性的大规模场景重建

LandMark项目最引人注目的成就之一,是其在大规模场景重建方面的突破性进展。通过一系列创新的并行计算策略、优化的算子和内核,以及对原有算法的精心打磨,LandMark实现了前所未有的训练和渲染效率。

  • 超大规模高质量场景建模: LandMark首次实现了对超过100平方公里城市数据的高效3D神经场景训练,这一成就在业界堪称里程碑。更令人惊叹的是,其渲染分辨率已经达到了4K级别,为用户提供了极致清晰的视觉体验。

  • 海量参数模型: 为了精确刻画如此庞大的场景,LandMark采用了超过2000亿个可学习参数来建模整个场景。这种规模的参数量,使得模型能够捕捉到城市环境中的细微细节和复杂结构。

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多样化的特性扩展

除了基础的场景重建和渲染,LandMark还提供了一系列令人兴奋的特性扩展:

  • 场景编辑: 用户可以轻松地对重建的场景进行编辑,例如移除或添加建筑物。这一功能为城市规划和设计提供了强大的工具。

  • 场景风格化: LandMark支持改变场景的光照条件和季节效果,让用户能够在不同环境下欣赏城市的魅力。

这些特性不仅拓展了LandMark的应用范围,也为创意工作者和研究人员提供了丰富的可能性。

集成化的训练和渲染系统

LandMark不仅仅是一个算法或模型,它是一个完整的系统解决方案:

  • 全面覆盖: 从算法、算子到计算系统,LandMark提供了一个端到端的解决方案。

  • 坚实基础: 这个系统为大规模3D真实世界模型的训练、渲染和应用奠定了坚实的基础。

分布式实时渲染系统

为了应对大规模GridNeRF模型的实时渲染需求,LandMark团队开发了一个强大的分布式渲染系统:

  • 高效渲染: 系统能够支持超过100平方公里的场景渲染。
  • 实时性能: 渲染速度可达每秒30帧以上,确保流畅的用户体验。

这一系统的实现,标志着LandMark在大规模场景实时可视化方面取得了重大突破。

LandMark的核心功能

LandMark支持多种强大的功能,充分展示了其在大规模3D场景建模和渲染方面的卓越能力:

GridNeRF模型训练

  • 序列模型训练: 适用于中小规模场景的传统训练方法。
  • 并行模型训练:
    • 分支并行(Branch Parallel)
    • 平面并行(Plane Parallel)
    • 通道并行(Channel Parallel)
  • 混合并行训练: 结合模型并行和DDP(Distributed Data Parallel)训练,进一步提升大规模场景的训练效率。

GridNeRF模型渲染

  • 序列模型渲染: 适用于中小规模场景的渲染方法。
  • Pytorch DDP: 支持在训练和渲染过程中使用Pytorch的分布式数据并行技术。

数据集支持

  • MatrixCity数据集: 专门为LandMark优化的数据集,提供了丰富的城市场景数据。

实时分布式渲染系统

  • 高效渲染: 支持超大规模场景的实时渲染。
  • 动态参数加载: 采用动态获取策略,支持无限大小的区域渲染。

这些功能使LandMark成为一个极其versatile和powerful的工具,能够应对各种复杂的3D场景建模和渲染需求。

快速上手LandMark

环境准备

要开始使用LandMark,首先需要确保您的系统满足以下prerequisites:

  1. NVIDIA GPU卡,并安装CUDA(推荐版本11.6)
  2. Python环境(推荐版本3.9.16)

安装步骤

  1. 克隆LandMark仓库:

    git clone https://github.com/InternLandMark/LandMark.git
cd ./LandMark
export PYTHONPATH=$YOUR_PREFIX_PATH/LandMark/:$PYTHONPATH

  2. 创建并激活conda环境:

    conda create --name landmark -y python=3.9.16
conda activate landmark
python -m pip install --upgrade pip

  3. 安装PyTorch和CUDA:

    pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

  4. 安装其他依赖:

    pip install -r requirements.txt

数据准备

LandMark支持多种数据集,包括自定义数据集和MatrixCity数据集。对于自定义数据集,需要按照特定格式组织数据:

your_dataset/
├── images/
│   ├── image_0.png
│   ├── image_1.png
│   └── ...
├── transforms_train.json
└── transforms_test.json

使用COLMAP提取相机pose和稀疏点云模型,然后使用提供的工具转换数据格式:

python app/tools/colmap2nerf.py --recon_dir data/your_dataset/sparse/0 --output_dir data/your_dataset

训练模型

配置好参数文件后,使用以下命令开始训练:

python app/trainer.py --config confs/city.txt

对于多GPU训练,可以使用:

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=number_of_GPUs app/trainer.py --config confs/city.txt

渲染图像

训练完成后,可以使用以下命令进行渲染:

python app/renderer.py --config confs/city.txt --ckpt=log/your_expname/your_expname.th

MatrixCity数据集应用

LandMark对MatrixCity数据集提供了全面支持,这是一个专为大规模城市场景重建设计的数据集。

数据集准备

  1. 从OpenXLab或BaiduNetDisk(密码:hqnn)下载数据集。

  2. 解压并组织数据集:

    MatrixCity/small_city/aerial/train/block_1.tar
MatrixCity/small_city/aerial/train/block_2.tar
MatrixCity/small_city/aerial/test/block_1_test.tar
MatrixCity/small_city/aerial/test/block_2_test.tar
MatrixCity/small_city/aerial/pose/block_A/

  3. 在配置文件中设置正确的路径:

    dataroot = YOUR_MATRIXCITY_FOLDER_PATH/small_city/aerial/pose
datadir = block_A
dataset_name = matrixcity

训练和渲染

使用提供的配置文件进行训练和渲染:

# 训练
python app/trainer.py --config confs/matrixcity/matrixcity_2block_multi.txt

# 渲染
python app/renderer.py --config confs/matrixcity/matrixcity_2block_multi.txt --ckpt log/matrix_city_block_1+2_multi/matrix_city_block_1+2_multi.th

LandMark团队还提供了预训练的checkpoint,可以直接用于渲染:

python app/renderer.py --config confs/matrixcity/matrixcity_2block_multi.txt --ckpt your_dir/matrix_city_block_1+2_multi.th

实时分布式渲染系统

LandMark的一大亮点是其实时分布式渲染系统,这个系统具有以下特点:

  • 支持超过100平方公里的场景渲染
  • 渲染速度可达每秒30帧以上
  • 采用多种优化策略,实现大面积、高速度渲染

关于分布式渲染系统的详细信息,可以参考dist_render/README.md。

结语

LandMark项目代表了3D城市建模和渲染技术的最新进展。通过其创新的并行计算策略、优化的算法和全面的系统设计,LandMark为大规模真实世界场景的重建和可视化提供了强大的解决方案。无论是城市规划者、建筑设计师,还是VR/AR内容创作者,都能从LandMark中获得巨大价值。

随着技术的不断发展和完善,我们可以期待LandMark在未来为更多领域带来革命性的变化。它不仅仅是一个技术项目,更是开启了我们理解和互动城市环境的新方式。🌆🚀

LandMark项目欢迎社区的贡献和参与。如果您对项目感兴趣,可以访问GitHub仓库了解更多信息,或者查看官方文档获取详细的使用指南。让我们一起探索LandMark带来的无限可能!

Shanghai AI Laboratory

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LandMark

LandMark是一个基于GridNeRF的大规模3D城市场景重建与渲染系统。通过并行计算、算子优化和算法改进,该系统实现了100平方公里以上城市数据的高效3D神经场景训练,渲染分辨率可达4K。LandMark不仅支持场景布局调整和风格化等功能,还提供了完整的训练、渲染和应用基础设施,为大规模真实世界3D重建开辟了新的可能。

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