Instant-ngp是NVlabs发表在SIGGRAPH22的工作,在nerf方向效果非常好,速度也很快。 这个工作基本基于cuda实现的,没有使用PyTorch的框架,因此给阅读代码带来了困难。网上没有很好的代码解读,因此计划自己写一个。 安装&编译 默认需要读源代码的同学可以掌握安装与编译,跳过这个部分。 入口 instant-ngp$ ./build/testbed -...
git clone https://github.com/kwea123/ngp_pl 创建并激活虚拟环境 conda create -n ngp_pl python=3.8 conda activate ngp_pl 安装pytorch包 pip install torch==1.11.0 torchvision==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 从这里可知等下的cuda得要11.3版本 1.安装torch-scat...
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。 验证环境配置是否成功。运行Instant-NGP提供的示例代码,如果能够看到正确的渲染结果,则说明环境配置成功...
ngp_pl Advertisement: Check out the latest integrated projectnerfstudio! There are a lot of recent improvements on nerf related methods, including instant-ngp! Instant-ngp (only NeRF) in pytorch+cuda trained with pytorch-lightning (high quality with high speed). This repo aims at providing a ...
instant-ngp$ ./build/testbed --scene data/nerf/fox On Windows you need to reverse the slashes here (and below), i.e.: instant-ngp> .\build\testbed --scene data\nerf\fox Alternatively, download any NeRF-compatible scene (e.g. from theNeRF authors' drive, theSILVR dataset, or theDron...
NGP_from_scratch This is a pytorch implementation of paper Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding. If you are good at learning concepts from code, this repo is for you! The codebase is intentionally simplified to facilitate better understanding of the core concepts...
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。 1、运行示例代码 我们可以找到./data/nerf/fox/将fox文件夹按住然后拖动到instant-ngp的界面中,就能够将其作为输入,进行nerf模型的训练了。在几秒钟后,我们就能够...
我们注意到,随着NeRF训练速度的提升,框架的运行速度成为了限制NeRF速度进一步提升的瓶颈,近期有的工作(如Plenoxel)通过大量修改Pytorch源码才实现快速训练,而Instant-NGP则更是直接使用Cuda来达到速度的极致追求。得益于Jittor的速度优势,JNeRF可以直接轻松地使用Jittor框架完成Instant-NGP的复现。
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。 验证环境配置是否成功。运行Instant-NGP提供的示例代码,如果能够看到正确的渲染结果,则说明环境配置...
instant-ngp$ ./build/testbed --scene data/sdf/armadillo.obj Image of Einstein instant-ngp$ ./build/testbed --scene data/image/albert.exr To reproduce the gigapixel results, download, for example,the Tokyo imageand convert it to.binusing thescripts/convert_image.pyscript. This custom format ...