1 使用单目(单摄像头)手机拍摄某物体视频,请参考colmap文档里描述的拍摄方式(环绕物体拍摄,而不是拍摄位置不变,去旋转被摄物体)。 2 上传视频到目录Instant-NGP-for-RTX-3000-and-4000\data\s2\test.mp4 3 在目录Instant-NGP-for-RTX-3000-and-4000中执行以下代码,生成用于三维重建的images和transforms.json等...
此时需要更新显卡驱动到最新版本,并确保显卡驱动与CUDA版本兼容。 内存不足:Instant-ngp在处理大规模数据时可能会占用大量内存,如果内存不足可能会导致程序崩溃。此时可以尝试优化代码、减小输入数据规模或增加物理内存来解决。四、总结本文详细介绍了在Windows 11环境下安装和使用Instant-ngp的过程,包括环境准备、安装步骤...
使用instant-ngp GUI 中mesh工具导出obj文件,但从结果上看这个结果并不好。instant-ngp作者提到,instant-ngp中给的mesh工具仅用于功能性验证,与专注于优化mesh化的算法相比还有差距,顺便安利了一下NVIDIA的这个项目 https://nvlabs.github.io/nvdiffrec, 视频播放量 183
最后点击File->export model as text将结果保存为文本 然后将instant-ngp-master/scripts/colmap2nerf.py文件copy到刚才结果的上一级目录 接下来运行colmap2nerf.py文件,可以在终端也可以在vscode。 运行之后会生成一个transforms.json的文件 想要运行这个数据,就像4.1中自带数据一样使用 按照以下格式输入命令: 【testbe...
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在github上的…
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...
未来移动端会是 NeRF 落地的重要场景,我们介绍使用 Taichi AOT (ahead-of-time compilation) 功能,可以把训练好的 NeRF 部署在手机上运行,且无需担心不同平台的适配。 下面的动画展示了我们使用 Taichi 的 AOT 功能,将 Instant NGP 论文中的乐高模型移植到 iPad 上,实时推理和渲染的效果: 我们将先和大家一起简...
第一步:了解InstantNGP的基本概念和语法 InstantNGP的语法风格与C++和JavaScript类似,但它也有自己独特的特点。首先,我们需要了解InstantNGP的变量与数据类型、运算符、条件语句和循环语句等基本概念。在这一步中,我们将学习如何声明和初始化变量,以及如何使用算术、逻辑和比较运算符。我们还将熟悉if-else和for循环等条件...
本文将详细介绍如何配置3D Gaussian Splatting和Instant-NGP环境,帮助读者更好地进行NeRF学习。 一、环境准备 在开始配置环境之前,我们需要确保已经安装了必要的软件和工具。首先,我们需要安装CUDA和cuDNN,这两个库是GPU加速计算的关键。其次,由于我们的环境将使用Python进行开发,因此建议安装Anaconda来管理Python环境和...
推论时有些像素所在的射线其实时没有用的(没有任何交点),NGP的做法是先“允许最多使用”1个采样点,那些没有任何交点的射线最后真正使用的只有0个采样点,那就可以把这些射线从渲染的对象中排除,减少了需要渲染的射线数目;然后再增加采样点,比如+2,再重复上述步骤,排除已经收敛的射线,把计算资源分配给还没收敛的射...