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nerfacc

NeRF训练与推理的PyTorch加速工具箱

NerfAcc是一款基于PyTorch的NeRF加速工具箱,专注于辐射场体积渲染中的高效采样。这款工具无需大幅度修改现有代码,即可显著加速多种NeRF模型的训练过程。NerfAcc提供纯Python接口与灵活API,只需简单定义sigma_fn和rgb_sigma_fn函数即可实现加速。支持CUDA加速,并提供易于安装的预构建轮包。详细信息请参考NerfAcc官方网站。

nerf-factory - PyTorch实现的NeRF算法集合
3D渲染GithubNeRFPyTorch开源项目神经辐射场计算机视觉
NeRF-Factory是一个包含7种流行NeRF模型PyTorch实现的开源库。该项目支持7个常用NeRF数据集,提供可视化工具,易于扩展和使用。研究人员可通过简单命令运行不同NeRF模型,进行训练和评估。这个由POSTECH、KAIST和Kakao Brain维护的项目为NeRF研究提供了实用的实验平台。
taichi-nerfs - 基于Taichi和PyTorch的神经辐射场快速训练与渲染框架
3D渲染GithubNeRFPyTorchTaichi开源项目神经辐射场
taichi-nerfs 是一个基于 PyTorch 和 Taichi 的神经辐射场(NeRF)实现框架。该项目提供快速训练和实时渲染功能,支持合成数据集和真实场景重建。它包含移动设备部署方案,可在 iOS 设备上实现实时交互。taichi-nerfs 还可作为文本到3D生成项目的后端,支持多种数据集,并提供从视频训练 NeRF 的功能。
UnboundedNeRFPytorch - 大规模神经辐射场基准测试的指南
BenchmarkGithubNeRFPytorchState-of-the-artUnbounded Neural Radiance Fields开源项目
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。
HashNeRF-pytorch - 纯PyTorch实现的高速NeRF训练框架
AI绘图GithubNeRFPyTorch多分辨率哈希编码开源项目神经网络
HashNeRF-pytorch是一个基于PyTorch的Instant-NGP实现,专注于加速NeRF(神经辐射场)训练。该项目采用多分辨率哈希编码,将训练速度提升至传统NeRF方法的100倍。它支持多种数据集,提供简洁的使用指南和额外优化功能。这个开源项目为AI研究人员提供了一个探索和创新NeRF技术的平台,尤其适合需要在PyTorch环境中快速实现高质量3D渲染的开发者。
nerfstudio - Nerfstudio 提供了一个简单的 API,可以简化创建、训练和测试 NeRF 的端到端过程
AICUDAGithubNeRFnerfstudio开源项目文档
由伯克利AI研究院创建的nerfstudio是一个开源平台,专注于易于合作的NeRFs开发。它不仅实现了NeRFs的模块化和高解释性,还通过社区贡献和全面的学习资源促进技术探索与精通。
tetra-nerf - 四面体表示法提升神经辐射场渲染效率
3D渲染GithubTetra-NeRF四面体表示开源项目神经辐射场计算机视觉
Tetra-NeRF是一种创新的神经辐射场表示方法,通过四面体结构提高渲染效率和质量。该方法将输入点云三角化为四面体集合,使用重心插值和浅层MLP进行体积渲染。在Blender、Tanks and Temples及Mip-NeRF 360等数据集上表现出色。项目提供完整实现代码、预训练模型和详细使用说明,便于研究人员复现和拓展。
awesome-nerf-editing - 介绍最新的辐射场编辑技术与资源
3D编辑CVPR 2024ECCV 2024Gaussian SplattingGithubNeural Radiance Fields开源项目
本项目汇集了辐射场编辑领域的开创性研究成果、调查报告和最新进展。涵盖ECCV、SIGGRAPH、CVPR等顶级会议,提供不断更新的资源和文献。专业研究人员和爱好者均可在此找到关于NeRF和3D Gaussian Splatting技术的详尽信息。欢迎关注项目动态,并通过提交Issues或Pull Requests参与讨论和维护。
awesome-NeRF - 全面汇总神经辐射场研究进展和应用
3D重建GithubNeRF开源项目神经辐射场视图合成计算机视觉
该项目汇集了神经辐射场(NeRF)领域的前沿论文、讲座和实现资源。内容涵盖加速推理和训练、压缩技术、非受限图像处理、可变形NeRF以及视频应用等多个研究方向。通过这份全面的资源列表,研究人员和开发者可以快速了解NeRF技术的最新进展和关键文献,为相关研究和应用提供参考。
instruct-nerf2nerf - 基于指令的3D场景编辑神经辐射场技术
3D场景编辑AI绘图GithubInstruct-NeRF2NeRFNeRF开源项目计算机视觉
Instruct-NeRF2NeRF是一种神经辐射场编辑技术,通过文本指令实现3D场景修改。该项目基于Nerfstudio开发,融合NeRF和InstructPix2Pix技术,提供高质量的3D场景编辑功能。项目文档包含详细的安装说明、使用方法和训练建议,并提供多种配置选项以适应不同GPU内存限制。Instruct-NeRF2NeRF为3D内容创作领域带来了新的可能性。
lerf - 基于语言嵌入的辐射场技术 实现3D场景的语义理解与交互
3D渲染GithubLERFNeRF开源项目自然语言处理计算机视觉
LERF是一个创新的3D场景理解项目,结合了语言嵌入技术和辐射场。它能实现3D场景的语义理解和文本交互,生成高质量相关性图,支持复杂文本查询。LERF提供灵活的可视化选项,与Nerfstudio集成,并有多个版本适应不同硬件。该项目支持自定义图像编码器扩展,为计算机视觉和自然语言处理的交叉领域提供新的研究方向。
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