# 创建虚拟环境(python版本>=3.7) conda create --name instant-ngp python=3.7 # 激活环境 conda activate instant-ngp # 安装最新版的pip工具 conda install pip pip install --upgrade pip # 使用pip安装依赖库 pip install -r requirements.txt 2. 启动项目 python scripts/run.py 五、使用Instant-NGP 1....
我们想向大家介绍怎样将 Taichi 和 PyTorch 结合起来,打造一个完全在 Python 中进行的 Instant NGP 开发工作流。无需编写任何 CUDA 代码,也无需手写求导部分,Taichi 会自动为你计算 kernel 的导数,并获得和 CUDA 非常接近的运行效率。从而做到“两耳不闻 CUDA 事,争分夺秒发论文”。 未来移动端会是 NeRF 落地...
通过python bindings调用接口启动 先使用conda创建并配置虚拟环境 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建虚拟环境(python版本>=3.7) conda create --name instant-ngp python=3.7 # 激活环境 conda activate instant-ngp # 安装最新版的pip工具 conda install pip pip install --upgrade pip #...
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等文件 python scripts\colmap2nerf.py --video_in data\s2\test.mp4 --run_colmap --colmap_db data\s2\colmap.db --text data...
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...
所有的代码下载之后,再根据对应位置放好文件才得到了完整的instant_ngp源文件。 3、编译 3.1、Cmake 可以按照官网用命令编译,也可以用Cmake。本文以具有GUI的Cmake为例。首先选择源文件的目录,并在文件下创建build作为输出目录,大家一定养成好习惯啊,不要有中文。
Python nerfstudio-project/nerfacc Star1.4k A General NeRF Acceleration Toolbox in PyTorch. renderingpytorchnerfinstant-ngp UpdatedOct 2, 2024 Python kwea123/ngp_pl Sponsor Star1.3k Code Issues Pull requests Instant-ngp in pytorch+cuda trained with pytorch-lightning (high quality with high speed, ...
If CMake can't detect your Python installation, it will only build thetestbedbinary. Further, ifpyngpwas built in different folder thaninstant-ngp/build, run.py will be unable to detect it and you have to supply the correct path to the import statement. ...
instant-ngp$ python scripts/run.py --mode nerf --scene data/nerf/fox --load_snapshot data/nerf/fox/base.msgpack --video_camera_path data/nerf/fox/base_cam.json --video_n_seconds 5 --video_fps 60 --width 1920 --height 1080
安装的整体难点:对colmap 安装依赖下载太耗时; 对instant-ngp需要依赖大量其他的git文件 需要多次执行命令下载依赖:git submodule update --init; 总之下载的依赖太费时!!! docker 此镜像使用 telminov/ubuntu-18.04-python3.7:latest 是安装cudn11.4 xhost