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NERF_PL: 在户外环境中应用TorchFlash进行NeRF（神经辐射场）建模与渲染

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简介：
简介：NERF_PL项目利用TorchFlash工具在户外环境下实现高效的NeRF模型构建和渲染技术，旨在增强现实场景中的视觉真实感。 更新：（狂野的NeRF）实现已添加到分支！ 最新的代码（使用最新库版本）将更新至该分支。master分支仍支持colab文件。如不使用colab，建议切换至dev分支。 目前只考虑dev和nerfw分支的问题。 :gem_stone: （实时演示！） 这是一个非官方的pytorch实现（神经辐射场）。此仓库并非为了重现性而设，而是旨在提供一个更简单、更快捷的训练过程，并通过详尽注释来帮助理解。此外，我还尝试将该算法集成到Unity等游戏引擎中以扩展更多应用场景。 特征： - 多GPU培训：在1小时内使用8个GPU完成合成数据集上的训练！ - 可轻松用于笔记本电脑。 - 彩色网格展示。 - 在Unity中的应用示例。 这些功能可以让用户与其他场景互动。

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  • NERF_PL: 在户外环境中应用TorchFlash进行NeRF（神经辐射场）建模与渲染
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    简介：NERF_PL项目利用TorchFlash工具在户外环境下实现高效的NeRF模型构建和渲染技术，旨在增强现实场景中的视觉真实感。 更新：（狂野的NeRF）实现已添加到分支！ 最新的代码（使用最新库版本）将更新至该分支。master分支仍支持colab文件。如不使用colab，建议切换至dev分支。 目前只考虑dev和nerfw分支的问题。 :gem_stone: （实时演示！） 这是一个非官方的pytorch实现（神经辐射场）。此仓库并非为了重现性而设，而是旨在提供一个更简单、更快捷的训练过程，并通过详尽注释来帮助理解。此外，我还尝试将该算法集成到Unity等游戏引擎中以扩展更多应用场景。 特征： - 多GPU培训：在1小时内使用8个GPU完成合成数据集上的训练！ - 可轻松用于笔记本电脑。 - 彩色网格展示。 - 在Unity中的应用示例。 这些功能可以让用户与其他场景互动。
     
  • NeRF：神经辐射场代码已发布
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    NeRF是一种新颖的表示方法，用于生成连续场景的体积渲染。通过学习神经辐射场，该模型能够从少量图像中合成逼真的3D视图，现已开放源代码供研究者使用和改进。 NeRF：神经辐射场 使用Tensorflow实现，在单个场景下优化神经表示并渲染新视图。 加州大学伯克利分校、Google研究中心及加州大学圣地亚哥分校共同完成，所有作者贡献相等。 ECCV 2020（口头演示，最佳论文荣誉奖） 快速入门： 要设置conda环境，请下载示例训练数据，并开始训练过程。然后启动Tensorboard： ``` conda env create -f environment.yml conda activate nerf bash download_example_data.sh python run_nerf.py --config config_fern.txt tensorboard --logdir=logs/summaries --port=6006 ```
     
  • glsurfaceview在原生环境中创建EGL并进行渲染
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    本段介绍如何在Android原生开发中使用GLSurfaceView类来初始化EGL环境，并在此基础上实现高效的图形渲染技术。 本demo实现了glsurfaceview在底层实现egl环境，并且在底层向窗口渲染绘制图像。此方法适用于游戏和视频播放器方面，不懂的地方可以参考我的博客文章《Android中GLSurfaceView与EGL的使用详解》。欢迎评论和留言。
     
  • NeRF-PyTorch：基于PyTorch的神经辐射场再实现
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    简介：NeRF-PyTorch是基于PyTorch框架对神经辐射场（NeRF）模型的重新实现项目。该项目致力于提供一个简洁、高效的代码库，便于研究者和开发者进行三维场景表示与渲染的研究及应用开发。 nerf-pytorch 是 PyTorch 的重新实现版本。该项目由加州大学伯克利分校、Google 研究中心以及加州大学圣地亚哥分校的研究人员合作完成。 速度是这个项目的重点，目前的执行效率非常高！相较于其他实现方式，我们的项目在性能上提升了约5-9倍和2-4倍的速度（具体取决于基准比较）。我们通过多种手段来提升速度：除了常见的数据缓存、有效的内存管理等优化外，还深入研究了整个NeRF代码库，并减少了不必要的黑白数据传输，尽可能地进行矢量化处理以及使用高效的PyTorch操作变体。 项目中包括了一些合成和真实数据的样本结果。我们提供了一个名为 Tiny-NeRF 的 NeRF 代码版本，附带一个 Colab 笔记本以展示如何运行。 所有这些改动都是基于对原始 NeRF 技术的高度尊重：除了上述优化外，其余部分都忠实于原技术框架与理念。
     
  • NERF-PyTorch：基于PyTorch的NeRF（神经辐射场）重现结果实现
    优质
    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。
     
  • 3D高斯飞溅实时辐射场渲染项目
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    本项目致力于开发先进的3D渲染技术，通过模拟高斯分布的飞溅效果和实时辐射场计算，提升图形的真实感与交互体验。 在3D图形渲染与可视化领域，高质量的实时辐射场渲染是一项关键技术，它有助于理解并模拟复杂的物理现象如光传播、粒子散射等。“3D高斯飞溅实时辐射场渲染”项目专注于这一领域的创新实践，旨在提供高效且效果出色的解决方案。高斯飞溅是一种先进的表面重建和渲染技术，在体绘制中广泛应用。在3D辐射场渲染中，该方法通过将数据点用高斯函数扩展以形成连续的辐射场表示。由于其平滑特性，这种处理方式能有效减少噪声、提高图像质量，并保持计算效率。这种方法特别适合处理大量数据点，例如来自物理模拟或医学成像的数据。 该项目的核心在于实现一个高效的算法，能够实时处理大规模的辐射场数据。为确保在不牺牲图像质量的前提下快速完成计算和显示任务，项目通常采用多线程处理、GPU加速及优化后的数据结构等技术手段。此外，硬件加速支持如OpenGL或DirectX这样的图形库也被用于充分利用现代显卡的强大并行计算能力。 开发人员可以利用此项目作为研究基础，探索更高级的辐射场渲染技术，例如动态光照、阴影效果以及折射和反射处理。对于游戏开发、虚拟现实应用或者科学可视化等领域来说，这个工具都能提供强大的支持。通过调整参数与算法实现不同场景下的个性化渲染效果也是可能的。 “gaussian-splatting-main”目录中通常包含源代码、示例数据及预编译可执行文件等相关文档。开发者可以通过阅读这些材料来了解高斯飞溅技术的具体实施细节，并学习如何将其应用于自己的项目之中；同时，也可以使用提供的示例数据进行测试与验证渲染效果。 综上所述，“3D高斯飞溅实时辐射场渲染”为研究和应用3D实时渲染的开发人员提供了一个宝贵的学习平台。通过该项目，他们不仅能深入理解高斯飞溅技术及其工作原理，还能进一步提升自己的图形渲染技能，并创造出更加真实流畅的三维视觉体验。
     
  • 基于PyTorch的NeRF（神经辐射场）重现结果实现 - Python开发
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    本项目使用Python及PyTorch框架重现NeRF模型，实现了高质量的3D场景合成与渲染效果，为计算机视觉研究提供有力工具。 NeRF（神经辐射场）是一种能够用于合成复杂场景的新颖视图的最新方法，并取得了出色的结果。这里展示的是一个使用PyTorch实现NeRF项目的存储库生成的一些视频，该项目基于作者提供的Tensorflow版本进行开发，且经过测试证明数值上与原版匹配。此项目是NeRF的一个忠实的PyTorch实施，能够重现结果并且运行速度快1.3倍。 要安装这个项目，请通过以下命令克隆代码： ``` git clone https://github.com/your-repo-here ```
     
  • 基于神经辐射场的3D网格重建：NerfMeshes方法在管道中的应用
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    简介：本文介绍了NerfMeshes方法，一种创新性的技术，利用神经辐射场进行高质量的3D网格重建，并探讨了其在工业管道检测与维护领域的潜在应用。 NeRF：神经辐射场扩展 使用PyTorch（PyTorch闪电）对NeRF（神经辐射场）方法进行了扩展。 基于官方实现： 项目是对用于神经原型视图合成的原始方法NeRF的改进，专为快速原型设计和实验而设。主要改进包括： - 通过非结构化辐射量进行场景编码，并使用轴对齐边界框(AABB)相交点高效采样； - 使用反法线及基于Marching Cubes算法生成网格模型，同时利用外观信息实现明智的重新采样； - 模块化的实现方式比基础版本快1.4倍且最多可节省两倍内存。 开始安装依赖项。
     
  • MVSNeRF: 我们的工作创新性地提出了一种高效的神经渲染技术，能够有效重建用于视图合成的几何与神经辐射场。
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    MVSNeRF是一种创新型高效神经渲染技术，专门设计用于精确重建多视角立体视觉下的几何结构和神经辐射场，大幅提升视图合成的质量和效率。 MVSNeRF 此存储库包含论文的 pytorch 闪电实现。我们提出了一种新颖的神经渲染方法，可以有效地重建用于视图合成的几何和神经辐射场。此外，如果捕获密集图像，我们可以估计出易于微调的辐射场表示；这导致快速逐场景重建。 安装 已在 Ubuntu 16.04 + Pytorch 1.8 + Pytorch Lignting 1.3.5 上测试 需要以下软件包： ``` pip install pytorch-lightning, inplace_abn pip install imageio, pillow, scikit-image, opencv-python, config-argparse, lpips ``` 训练 请参阅每个小节以了解不同数据集的训练。可用的数据集包括现实合成、真正前向和图像内在外在近远边界，以及DTU数据集。 资料下载部分已省略，请参考具体说明进行操作。
     
  • TF-GQN：基于TensorFlow的神经场景表示与渲染实现
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    TF-GQN是采用TensorFlow框架开发的一种新型深度学习模型，专注于神经场景表示和渲染技术。该模型能够从少量样本中推断出复杂环境的完整视图，为生成式建模提供了创新解决方案。 tf-gqn 该存储库包含Eslami等人在“神经场景表示和渲染”（2018）一文中描述的Generative Query Network (GQN) 的Tensorflow实现。如果使用此存储库，请引用原始出版物： @article{eslami2018neural, title={Neural scene representation and rendering}, author={Ali Eslami and Danilo J. Rezende and Shakir Mohamed and Dan Rosenbaum and Neil Rabinowitz and Helen King and Chloe Hillier and Matt Botvinick and Daan Wierstra and Demis Hassabis} }