Instant-NGP通过fully-fused CUDA kernels来减少带宽和计算的花费。 计算机图形原语(Computer Graphics Primitives)是通过数学函数表达来对场景表面进行编码的一种图形基础。数学表达的质量和性能对于视觉效果至关重要,最理想的情况是有一种既高效快速又紧凑,同时还能够捕捉场景的高频信息(即局部特征)的
Instant-NGP 粗细网格分辨率 在多分辨率网格中,采取从粗到细的采样策略,设置最粗略的分辨率为 Nmin=16 ,最细致的分辨率为 Nmax∈[512,524288] 因为最高的分辨率就是每一个像素作为一个单元,但是这会加重存储以及运算负担。因此,作者设置最高分辨率作为一个参数进行学习,以找到性能与质量的平衡点。 当设定最粗和最...
《农业工程学报》2025年第41卷第1期刊载了浙江工业大学等单位曹鑫、秦绪佳与徐晓刚的论文——“基于SfM与Instant-NGP的田间大豆植株三维重建方法”。该研究由国家自然科学基金项目(项目号:61672462)等资助。 引文信息:曹鑫,秦绪佳,徐晓刚.基于S...
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...
论文主要提出了一种多分辨率哈希编码,优化了NGP的输入特征编码,并将其融合CUDA内核进行实现,可以适应图像、模型、NeRF等多种场景的渲染。通过复现实验,Instant-NGP的收敛速度之快、渲染质量之高不禁令人称奇!但是Hash编码是一种以空间换时间的数据结构,因此这种方法对显存的要求也比较高。 七、参考资料 论文地址:[2201...
NVIDIA第一篇获得“最佳论文奖”的是《基于多分辨率哈希编码的即时神经图形基元》(《Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding》),该论文介绍了NVIDIA在使用Instant-NGP训练神经图元模型(如NeRF)方面的重大技术突破。 解读论文前,先给大家介绍两个概念:NeRF和MLP。
Taichi 的 AOT 功能让 Instant NGP 论文中的乐高模型能够实时推理和渲染在 iPad 上，这展示了技术在移动端的潜力。使用 Taichi 和 Instant NGP 结合，不仅无需手动管理内存和编写并行计算代码，还能获得类似 CUDA 的运行效率，大大提高了开发效率。此外，Taichi 还具备自动微分功能，确保梯度的准确性，...
本文主要介绍了一种名为instant-ngp的多分辨率哈希编码结构，此编码结构被应用于神经图形原始参数的学习中，以替代NeRF中使用的三角函数频率编码，进而实现了更小模型、高效并行以及纯cuda原生加速的实现，将NeRF的训练时间从小时级压缩到分钟级甚至秒级。在编码背景信息部分，我们看到编码在很多领域中都是非常...
论文概览 在神经辐射场（NeRF）中，一个神经网络被训练来模拟一个三维场景的体积表示，这样通过光线跟踪就可以呈现该场景的新视图。NeRF 已被证明是一种有效的任务工具，如视图合成，生成媒体，机器人，和计算摄影。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...
论文地址nvlabs.github.io/instant-ngp/assets/mueller2022instant.pdf 文章重点为第三节,多分别率哈希编码,原文不太好理解,原理很简单。 其中, L即为多分辨率,此处所说的多分辨率,是将原图按照N值进行多尺度等分 T为单一分别率图像哈希表大小 F为每个顶点及entity的特征维度 Nmin 是上面所说等分N值的最小值...