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NeRF及相关技术学习笔记（NeRF、Mip-NeRF、Instant-NGP、NeRF++）

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简介：
本笔记详细记录了关于NeRF及其相关技术的学习过程与心得，涵盖NeRF、Mip-NeRF、Instant-NGP及NeRF++等重要概念和方法。 NeRF学习笔记涵盖了NeRF、Mip-NeRF、Instant-NGP以及NeRF++等内容。这些技术涉及神经辐射场的高级应用与优化，包括对光线采样策略的改进（如Mip-NePF中的多尺度表示）、实时渲染方法（如Instant-NGP）和性能提升等方向的研究进展。

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  • NeRF及相关技术学习笔记（NeRF、Mip-NeRF、Instant-NGP、NeRF++）
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    本笔记详细记录了关于NeRF及其相关技术的学习过程与心得，涵盖NeRF、Mip-NeRF、Instant-NGP及NeRF++等重要概念和方法。 NeRF学习笔记涵盖了NeRF、Mip-NeRF、Instant-NGP以及NeRF++等内容。这些技术涉及神经辐射场的高级应用与优化，包括对光线采样策略的改进（如Mip-NePF中的多尺度表示）、实时渲染方法（如Instant-NGP）和性能提升等方向的研究进展。
     
  • Instant-NGP源码解析——基于NeRF的二维图像三维化技术
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    本文章深入剖析了Instant-NGP源代码，专注于解释其利用NeRF技术将2D图像转化为3D模型的核心原理与实现细节。 instant-ngp源码已经编译通过，如果本地无法运行可以重新进行编译。具体使用步骤如下：1. 将视频拆分为图片；2. 使用colmap进行稀疏重建；3. 将colmap数据转换为nerf格式；4. 运行tools/testbed.txt文件。整个3D重建过程只需要几分钟即可完成，非常迅速。
     
  • NeRF-Simple：简易版NeRF的PyTorch实现
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    NeRF-Simple是一款基于PyTorch框架的简易版NeRF（神经辐射场）实现。它简化了原始模型，使初学者能更容易地理解和操作这一先进的3D重建技术。 神经RF NeRF（神经辐射场）的简单PyTorch实现。该项目正在开发中。 安装方法： 选项1：使用git克隆仓库 ``` git clone https://github.com/murumura/NeRF.git cd NeRF-Simple pip install -r environment.txt ``` 选项2：使用提供的Docker环境 如果您有构建项目的dockerfile，请通过以下命令进行操作： 进入`docks`目录后，运行： ``` sh docker_build.sh ``` 如何开始？ 按照上述步骤完成安装和配置后，即可启动项目。
     
  • PyTorch版NeRF代码
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    本项目提供了基于PyTorch实现的NeRF（神经辐射场）代码，适用于3D场景重建和渲染任务，适合研究与开发使用。 完整版神经辐射场的Pytorch版本代码可以从GitHub下载。使用PyCharm打开后，按照readme文件中的指导配置环境并下载数据集即可开始训练模型。
     
  • 关于NeRF-SR的讲解PPT
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    本PPT旨在详细解析NeRF-SR技术，涵盖其原理、应用场景及优势分析，适用于对计算机视觉和深度学习感兴趣的科研人员与学生。 NeRF-SR是一种结合了神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）与超分辨率技术的方法，旨在提高图像的清晰度和细节表现力。这种方法通过利用深度学习模型来重建复杂的3D场景，并在此基础上实现高质量的图像放大效果。 在演示文稿中，我们将详细介绍NeRF-SR的工作原理、关键技术以及实验结果。具体内容包括但不限于：背景介绍、方法详解、实验设置与评估指标等部分。希望通过这次分享能够让更多人了解和掌握这一领域的最新进展和技术细节。
     
  • 关于nerf-slam的复现文档
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    本文档详细记录了NERF-SLAM技术的复现过程，涵盖实验设置、代码实现及结果分析，旨在为研究者提供全面指导与参考。 我根据自己的操作步骤详细记录了nerf-slam的复现过程，并指出了源码中的错误以及如何进行修正。我已经把遇到的问题都解决了，希望能帮助其他人避免同样的问题。
     
  • NERF-PyTorch：基于PyTorch的NeRF（神经辐射场）重现结果实现
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    简介：NERF-PyTorch是利用PyTorch框架对NeRF模型进行复现的项目。该项目成功实现了高质量的视差合成与3D场景重建效果，提供了源代码及实验环境配置指南。 神经荧光素（神经辐射场）是一种用于合成复杂场景的新颖视图的方法，并且能够获得最新的结果。该项目提供了一个忠实于PyTorch的实现版本，其运行速度比原版快1.3倍，并再现了原始研究的结果。该代码基于作者最初的Tensorflow实现并已经过测试以确保数值匹配。 要安装项目，请按照以下步骤操作： ``` git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git cd nerf-pytorch pip install -r requirements.txt ``` 依赖项包括：PyTorch 1.4、matplotlib、NumPy、imageio和ffmpeg，以及configargparse。此外还需要LLFF数据加载器，并且如果要在自己的真实数据上运行，则需要安装ImageMagick和COLMAP以计算姿态。 要快速开始，请下载所需的文件并按照上述说明进行操作。
     
  • Point-NERF的复现代码
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    Point-NERF的复现代码项目致力于重现Point-NERF论文中的算法和实验结果。该项目提供了一个详细的代码库，帮助研究者理解和改进这项技术在三维场景重建中的应用。 在复现point-nerf的过程中发现github上提供的源码较为混乱，并且我在测试过程中遇到了许多bug。因此，在原有的基础上对几个关键文件进行了调整：将`nerf_synth360_ft_dataset.py`, `evaluate.py`, `test_ft.py`, 和 `visualizer.py` 这四个py文件做了简单的修改。 需要注意的是，由于存储限制的原因，提供的代码缺少了一个数据包，请自行下载名为“nerf_synthetic”的数据包，并将其放置在data_src/nerf/目录下。这里有两个相关的文件夹：“nerf_synthetic”和“nerf_synthetic_colmap”，其中后者已包含在这个资源里，只需要额外下载nerf_synthetic数据包即可。
     
  • NeRF-pytorch的预训练模型
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    NeRF-pytorch的预训练模型是一款基于PyTorch框架实现的神经辐射场(NeRF)深度学习模型。该模型经过大规模数据集训练，能够高效生成高质量的三维场景图像，适用于多种计算机视觉任务。 **标题解析：** NeRF-pytorch预训练模型指的是基于PyTorch实现的Neural Radiance Fields (NeRF) 的预训练模型集合。NeRF是一种先进的3D场景表示方法，通过学习神经网络来捕捉和重建场景的几何形状和颜色信息。 **描述解析：** 描述中提到的一个文件夹存储了NeRF-pytorch预训练模型的相关资源库。用户可以访问这个链接下载模型，在自己的项目中使用或进行进一步的研究。 **标签解析：** 预训练模型 表明这些模型已经在大量的数据集上进行了训练，具备了一定的泛化能力，可以直接应用到类似任务上，或者作为基础进行微调以适应特定的3D场景重建需求。 **压缩包子文件的文件名称列表：** NeRF-pytorch-pretrained-models 这个文件名暗示了压缩包内包含的是与NeRF-pytorch相关的预训练模型。可能有多个不同的模型，每个模型对应不同的场景或训练设置，用户可以根据自己的需求选择合适的模型。 **详细知识点：** 1. **Neural Radiance Fields (NeRF)**：NeRF是一种基于深度学习的3D场景表示技术，通过输入一个视角向量和位置坐标，输出该位置的颜色信息和透明度，进而合成出高逼真的图像。它结合了传统的计算机图形学与深度学习，能够生成高质量的3D渲染图像。 2. **PyTorch框架**：NeRF-pytorch是使用PyTorch实现的，PyTorch是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性著称，便于研究者快速实验和开发新的模型。 3. **预训练模型的应用**：预训练的NeRF模型可以用于快速搭建3D场景重建系统，无需从头开始训练，减少计算资源的消耗。它们可以应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、建筑设计、电影制作等领域。 4. **模型微调**：用户可以将预训练的NeRF模型作为起点，利用自己的特定数据集进行微调，以优化模型对特定场景的理解和重建效果。 5. **模型结构**：NeRF通常由一系列卷积层和全连接层组成，用于学习场景的颜色和密度函数。它可能包含编码器、解码器以及体积渲染组件等部分。 6. **数据集**：预训练模型通常是在大型3D场景数据集上进行训练的，如LLFF、Blender、DTU等，这些数据集提供了多视角的实拍图像，用于帮助模型学习如何构建连续且真实的3D空间。 7. **模型下载与使用**：用户需要先从提供的资源库中下载压缩包，并按照文档说明在自己的环境中加载和运行示例代码以理解和使用预训练模型。 8. **评估指标**：评价NeRF模型性能的常用标准包括PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性指数）以及视觉质量。用户需要考虑这些因素来衡量实际应用中模型的表现，同时也要关注其运行速度和内存占用情况。 9. **未来发展方向**：NeRF技术仍在快速发展之中，比如轻量级的NeRF、支持实时渲染的技术、仅从少量图像重建场景等方向都是当前研究的重点领域。
     
  • NeRF场景重建入门PPT课件
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    本PPT课件为初学者提供全面介绍关于NeRF（神经辐射场）技术及其在三维场景重建中的应用。内容涵盖基础理论、关键技术及实践案例分析，旨在帮助学习者快速掌握NeRF核心概念与应用场景。 第1场 基于NeRF的三维内容生成 第2场 基于NeRF的三维场景重建与理解 第3场 MPI and Neural Rendering 第4场 光影幻象：神经辐射场中的时空流转 第5场 神经隐式SLAM方法 朱紫涵 第6场 HDR-NeRF-presentation 第7场 在非理想输入下NeRF的重建