1:百度搜索"PaperCode" PaperCode网址放在这里了 2:左上角输入MipNerf 右键Enter 在这里插入图片描述 2:选择第3个代码库(第2个也强烈推荐,其包含多个Nerf的复现) 在这里插入图片描述 3:选择用git指令下载or zip包下载 在这里我们看到文件目录里面是没有 数据集文件的 在这里插入图片描述 4:选择用git指令下载or...
导读: 笔者通过整理分析了NeRF论文和相关参考代码,将为读者朋友讲述利用PyTorch框架,从0到1简单复现一个NeRF(神经辐射场)的实现细节和过程。 1. NeRF简介 在解释代码之前,首先对NeRF(神经辐射场)的原理与含义进行简单回顾。而NeRF论文中是这样解释NeRF算法流程的: “我们提出了一个当前最优的方法,应用于复杂场景下...
XRNeRF 实现了众多 NeRF 模型，上手更为容易，可轻松复现相应论文的实验结果。XRNeRF 将这些模型分成 datasets、mlp、network、embedder 和 render 这 5 个模块。XRNeRF 的易用性在于，只需要通过 config 机制即能组装不同模块而构成完整模型，极其简单易用，同时也极大地增加了复用性。在保证易用性的基础上，同时...
不同于传统的显式表达,隐式表示(implicit representation)的好处是它一种连续的表示,能够适用于大分辨率场景,而且通常不需要3D信号进行监督。本视频进行了代码的复现,并参考了UP主文森特奏的内容,感谢!此外这也是学习过程的一个小记录,如有错误的地方请多多指正。
准确复现了论文的速度和点数（见表1），其他深度学习框架复现的Instant-NGP在速度和点数上都距离原论文有一定差距，Jittor是全球唯一成功复现了Instant-NGP的框架。△ 表1：与Instant NGP原文的对比 JNeRF速度十分高效，其训练速度可以达到大约133 iter/s。我们注意到，随着NeRF训练速度的提升，框架的运行速度成为了限制...
PAC-NeRF:结合传统仿真方法,通过多角度视频,无几何先验估测材料参数 33:32 5 秒通过照片生成三维模型,用 Taichi 实现 Instant NGP (NeRF) 的渲染器 47:56 如何带着 3 个问题,吃透 1 篇 NeRF 论文? 31:10 如何高效阅读 NeRF 论文和复现代码?| 学习干货分享 58:01...
使用AutoDL平台租用服务器来运行自己的深度学习模型，如NeRF，是一个既经济又高效的选择。在进行NeRF模型复现的过程中，我首次接触服务器运行模型。通过AutoDL算力云，我找到了相对便宜的租服务器解决方案。注册时，学生认证可享受一定优惠，操作流程简单，只需进入AutoDL平台注册账户，选择服务器类型并完成服务...
电光幻影炼金术说:最近准备在Pytorch上复现一下Block-NeRF,城市级别的NeRF,欢迎关注:https://github.com/sjtuytc/BlockNeRFPytorch 他们每周更新NeRF的论文,支持arxiv论文和未发表论文,带中文版翻译,欢迎关注:https://github.com/dvlab-research/BlockNeRFPytorch ...
在代码层面，我们将通过一系列练习，手把手教您复现计算机图形学和NeRF领域的相关工作。学后收获 完成本课程后，您将能够：初步掌握基于NeRF/Gaussian的SLAM技术；学会如何迅速捕捉论文的关键点和创新之处；了解如何顺畅地运行论文代码，并结合代码深入理解论文思想；逐行解析NeRF代码，掌握每个实现细节，并尝试手动复现和...