图像、3D模型、场景快速参数化为神经网络MLP:Instant-NGP复现详解 一、概述 NGP(Neural Graphics Primitives)是一种基于神经网络的图形基元,使用全连接的神经网络进行参数化,其训练和评估成本可能很高。 作者提出了一种多分辨率哈希编码方法,该编码具有自适应性和高效性的特点,可用于改善神经网络输入以提高近似质量和训练...
Instant NGP 相对于 NeRF 的核心改进在于它采用了“多分辨率哈希编码” (Multi-resolution hash encoding) 的数据结构。你可以理解为 Instant NGP 把原始 NeRF 中神经网络的大部分参数扔掉,换成一个小得多的神经网络;同时额外训练一组编码参数 (feature vectors),这些编码参数是存储在网格的顶点上的,这样的网格一共...
./instant-ngp data/nerf/fox 渲染效果图(在RTX 4090显卡上): image(albert.exr)SDF模型(armadillo.obj)nerf模型(fox) 3. 使用任意NeRF数据集 如果读者有自己的NeRF数据集,也可以使用Instant-NGP进行快速渲染,例如我们可以使用谷歌最原始的NeRF数据集,对lego,chair,hotdog这三个场景进行,下载数据集后,将场景文件...
NeRF 采用了一个很大的神经网络(8层、每层256个神经元),直接计算每个采样点的σσ和cc就会很慢;NGP则是先找到所有包含这个点的Voxel,利用Voxel的顶点进行“三维内插”(trilinear)得到"特征值",把这个特征值丢到一个2层神经网络中;每个Voxel都会计算得到一个特征值,多个Voxel的做法在论文中称为 Multiresolution,所...
一、instant-ngp官方文档地址: https://github.com/NVlabs/instant-ngp 下载Instant-NGP-for-RTX-3000-and-4000 并解压(请根据自己显卡型号选择对应的版本) 二、目的: 指导部署instant ngp 环境及脚本用法 三、开始部署: 1 部署Anaconda: https://mirrors4.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ ...
Instant-ngp是Nvidia提出的一个基于NeRF的快速三维重建工具,它可以实现从二维图像到三维模型的快速转换。本文将详细介绍在Windows 11环境下如何安装和使用Instant-ngp。一、环境准备首先,我们需要准备以下环境和工具:Windows 11操作系统,建议使用最新版本的22H2。 NVIDIA显卡,支持CUDA加速,推荐使用RTX 3060或更高配置的...
英伟达的Nerf:instant_ngp在Windows10下的配置和使用--保姆级教学 1、前言 Nerf的原理和厉害之处在这里就不做详细介绍了,本文主要是针对小白在Windows10环境下配置instant_ngp遇到的问题和bug做详细的解读。如果有介绍不当或者不对的地方,欢迎大家指出。
Instant-NGP是一种用于NeRF学习的快速体积渲染技术,它可以实现高效且高质量的三维场景渲染。为了配置Instant-NGP环境,我们需要按照以下步骤进行操作: 创建一个新的Anaconda环境,并安装PyTorch和torchvision。同样需要确保CUDA版本与PyTorch版本对应。 克隆Instant-NGP的GitHub仓库,并按照仓库中的说明进行编译和安装。 验证环境...
Instant-NGP是一种用于NeRF学习的快速体积渲染技术,它可以实现高效且高质量的三维场景渲染。为了配置Instant-NGP环境,我们需要按照以下步骤进行操作: 创建一个新的Anaconda环境,并安装PyTorch和torchvision。同样需要确保CUDA版本与PyTorch版本对应。 克隆Instant-NGP的GitHub仓库,并按照仓库中的说明进行编译和安装。 验证环境...
在Windows下安装Instant-ngp相对简单。 然后可以在根目录文件夹直接点击exe文件夹,即可运行instant-ngp。此时是一个黑色的屏幕,是一个正常的输出结果...