引言
神经辐射场(Neural Radiance Fields, NeRF)技术在计算机视觉和图形学领域掀起了一场革命。它能够从2D图像重建复杂的3D场景，并实现高质量的新视角合成。然而，NeRF相关算法的实现和比较往往需要大量的工作。为了解决这个问题，Kakao Brain团队开发了NeRF-Factory，一个功能强大且易于使用的PyTorch NeRF库。
NeRF-Factory概述
NeRF-Factory是一个开源项目，旨在为NeRF研究人员提供一个统一的框架。该库具有以下特点：
- 多模型支持：实现了7个流行的NeRF模型，包括原始NeRF、NeRF++、DVGO等。
- 多数据集兼容：支持7种常用的NeRF数据集，如NeRF Blender、LLFF等。
- 易于使用：只需一行命令即可运行训练和评估。
- 可扩展性：方便添加自定义数据集和模型。
- 可视化工具：提供便捷的NeRF可视化器。
支持的模型和数据集
支持的模型
NeRF-Factory实现了以下7个流行的NeRF模型：
- NeRF
- NeRF++
- DVGO
- Plenoxels
- Mip-NeRF
- Mip-NeRF360
- Ref-NeRF
每个模型都提供了原始论文的链接、项目页面和官方代码仓库，方便用户深入了解。
支持的数据集
该库支持7种常用的NeRF数据集：
- NeRF Blender
- NeRF LLFF
- Tanks and Temples
- LF
- NeRF-360
- NeRF-360-v2
- Shiny Blender
NeRF-Factory提供了自动下载脚本，简化了数据集获取过程。
安装和使用
环境配置
要使用NeRF-Factory，需要先配置Python环境。推荐使用Conda创建虚拟环境：
conda create -n nerf_factory -c anaconda python=3.8
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip3 install -r requirements.txt
对于Plenoxel模型，还需要额外安装：
pip3 install .
或者，可以直接使用提供的YAML文件创建环境：
conda env create --file nerf_factory.yml
运行代码
NeRF-Factory的使用非常简单。只需一行命令即可运行训练或评估：
python3 -m run --ginc configs/[model]/[data].gin
例如，要在Blender数据集上训练NeRF模型，可以运行：
python3 -m run --ginc configs/nerf/blender.gin
准备数据集
NeRF-Factory提供了方便的数据集下载脚本。例如，要下载NeRF Blender数据集：
bash scripts/download_data.sh nerf_synthetic
类似地，可以下载其他支持的数据集。
自定义扩展
NeRF-Factory的设计考虑了可扩展性，允许用户添加自定义数据集和模型。
添加自定义数据集
要添加自定义数据集，需要完成以下步骤：
- 将数据集文件添加到
./data/[custom_dataset]目录。 - 在
./src/data/data_util/[custom_dataset].py中实现数据集加载器代码。 - 在
./src/data/litdata.py中实现自定义数据集类LitData[custom_dataset]。 - 在
./utils/select_option.py的select_dataset()函数中添加选择自定义数据集的选项。 - 为每个模型在
./configs/[model]/[custom_dataset].gin中添加gin配置文件。
添加自定义模型
要添加自定义模型，需要完成以下步骤：
- 在
./src/model/[custom_model]/model.py中实现自定义模型代码。 - 在
./src/model/[custom_model]/helper.py中实现自定义模型的辅助代码。 - 如果需要，可以在
./src/model/[custom_model]/中添加更多代码文件。 - 在
./utils/select_option.py的select_model()函数中添加选择自定义模型的选项。 - 为每个数据集在
./configs/[custom_model]/[dataset].gin中添加gin配置文件。
可视化示例
NeRF-Factory不仅提供了强大的模型实现，还包括了方便的可视化工具。下面是一些使用NeRF-Factory生成的3D场景重建和新视角合成的示例：
这些动画展示了NeRF模型在不同场景下的重建效果，包括复杂的几何结构和光照变化。
结论
NeRF-Factory为NeRF研究人员提供了一个强大而灵活的工具。通过统一的接口和丰富的功能，它大大简化了NeRF相关实验的实施过程。无论是想要复现已有的NeRF模型，还是开发新的算法，NeRF-Factory都是一个理想的选择。
该项目是开源的，欢迎社区贡献。如果您对NeRF技术感兴趣，不妨尝试使用NeRF-Factory，探索神经辐射场的魅力世界。您可以在GitHub仓库中找到更多信息和最新更新。
许可证
NeRF-Factory采用Apache 2.0许可证开源。详细信息请参阅LICENSE文件。
致谢
NeRF-Factory由Kakao Brain的研究人员Yoonwoo Jeong、Seungjoo Shin和Kibaek Park创建和维护。感谢他们为计算机视觉社区做出的贡献。
让我们一起探索NeRF的无限可能，推动3D视觉技术的发展！🚀🌟
