cuda。官方给的是cuda v10.2以上,我使用的是cuda11.6,我使用的显卡是3090,之前用的cuda11.3,但是好像失败了,就又安装了11.6,如果你的cuda版本不能用,又不想卸载之前的cuda,那么我建议安装两个版本的cuda,根据情况切换,具体操作网上有很多,大家自行查看。当然,还要下载对应的cudnn。 Cmake。官网建议3.21以上。 pyth...
一、环境准备首先,我们需要准备以下环境和工具:Windows 11操作系统,建议使用最新版本的22H2。 NVIDIA显卡,支持CUDA加速,推荐使用RTX 3060或更高配置的显卡。 Visual Studio Community 2019,安装时请勾选“使用C++的桌面开发”和“Universal Windows Platform开发”两个选项。 CUDA v11.6,可以在NVIDIA官网下载并安装。二...
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...
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
它具有简洁、高效和易于使用等优点,能够方便地创建各种图形效果和交互式应用程序。本文将逐步介绍InstantNGP的用法和相关技术。 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...
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速度。多分辨率结构允许网络消除哈希冲突的歧义,从而形成一个简单的架构,可以...
使用instantNGP平台可以分为以下几个步骤: 1.注册账号:首先,玩家需要在instantNGP平台上注册一个账号。注册过程简单,只需要提供一些基本的个人信息即可。 2.选择游戏:在注册成功后,玩家可以通过平台上的游戏库选择自己喜欢的游戏。instantNGP支持各种类型的游戏,包括动作、角色扮演、战略等。 3.连接游戏:选择好游戏后,...
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...
在Instant-NGP中,编码器部分使用了卷积神经网络(CNN)来提取图像的特征,而解码器部分则使用了变分自编码器(VAE)来生成图像。 以下是Instant-NGP编码器的代码示例: python复制代码 classEncoder(nn.Module): def__init__(self, img_size, hidden_size, num_layers): super(Encoder, self).__init__() self.hi...
本文探讨了即时神经图形原语（instant-ngp）在可学习参数的多分辨率哈希编码结构上的应用，以替换NeRF中使用的三角函数频率编码。这种方法使模型能以更小的多层感知机（MLP）结构获得等效或更好的结果。由于更小的模型、多分辨率编码的高效并行以及纯CUDA的原生加速实现，使得NeRF的训练时间从小时级压缩到分钟...