Instant-NGP中的MLP NGP中同样有两个MLP,一个是类似NeRF的外观网络,另一个则大为不同。NGP中和密度相关的MLP,功能是把multiresolution hash encoding输出的,采样点所对应的多个分辨率上的密度特征编码,按照不同的权重混合,同时做decode得到真正的密度值。相比起NeRF中MLP 60维的输入,NGP原文的MLP只有32维输入,同时...
1.1 自己构造NeRF数据集 1.2 编译源码(Windows版) 2. Instant-NGP的原理 3. 场景加载代码解读 3.1 场景拖拽与加载 3.2 场景文件解读 3.3 相机空间到世界坐标系 3.4 生成相机射线 4 网络结构源码分析 这篇文章肯定会非常长,预计一到两个月左右更新完。本人能力和篇幅所限,不可能将源码讲解地面面俱到,但本文涉及...
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...
Mip-NeRF 360 和 instant-NGP（iNGP）都是基于 NeRF 的形式：通过投射 3D 射线和沿光线距离 t 的位置来渲染像素，这些特征被输入给神经网络，输出渲染后呈现颜色。反复投射与训练图像中的像素对应的光线，并最小化（通过梯度下降）每个像素的渲染颜色和观察颜色之间的误差来完成训练。Mip-NeRF 360 和 instant-NGP...
Instant-NGP能5秒训练NeRF的效果给学术界和产业界都带来了很多可能,但Instant-NGP的实现仍存在一些问题:其源码完全基于Cuda编写,对习惯Python的用户而言使用门槛较高。 Instant-NGP没有成熟的深度学习框架支持,无法适配各种常用NeRF变种模型;Nvidia为了追求极致的效率优化,其源码不同函数间耦合严重,难以修改。
NeRF（Neural Radiance Field，即神经辐射场）技术就是将它们付诸现实的关键。它可以通过多角度拍摄的场景图像，重构出场景的 3D 表示，进而生成场景在任意视角和位置下的图片（新视角合成）。NeRF 和 Instant NGP 两篇论文取得的重大突破使得技术真正具备了落地的可行性。相信不仅深度学习领域的研究者，许多...
NeRF算法是一种场景合成算法系列。最近nvidia出品了一个叫做instant-ngp的算法用于加速NeRF模型，从名字上...
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。
[3DGS进展] 南京大学、复旦大学提出Relightable 3DGS,基于点的可微分渲染,从多视图中进行材质和照明分解,实现3D点云的编辑、光线追踪和重照明 3641 -- 1:06 App [NeRF进展,单图片成3D内容] 德克萨斯大学奥斯丁分校提出NeuralLift-360,使用单图生成3D物体 2857 5 2:43 App [NeRF进展,2D图片生成3D人体] 南洋理...
开启Instant NeRF 探索之旅,了解辐射场并以全新方式体验画面之美。 开发者和技术发烧友可以下载源代码库进行编译。非技术用户也可以从 GitHub 上下载 Instant-NGP 软件的 Windows 安装程序。 虽然此安装程序适用于多种 RTX GPU,但拥有最新架构的 GeForce RTX 40 系列和 NVIDIA RTX Ada Generation GPU 才能充分发挥...