II. 在 Google Colab 上运行 NeRF 在Google Colab 上运行 NeRF 算法。 一、运行官方数据集 直接跟着NeRF (Neural Radiance Fields) tutorial using google colab这个视频操作即可,顺便验证一下 CoLab 作为以后深度学习环境的可行性。 二、训练自己的数据 博主是以 Silica GGO,他自己拍摄的二次元玩偶。 工程链接:kew...
以Colab项目为例子:个人感觉这个项目比github.com/yenchenlin/n更清晰,更易入门。 这个链接是我注释过的代码 nerf 获得深度图: 从论文的代码中看:depth_map = torch.sum(weights * z_vals, -1) ,可知计算深度的公式应该如下: 假设每个采样点在对应的光线上的位置为 ti ,每个点的具体的三维坐标表示为 r(ti...
这里我是放在GoogleColab上训练的，就展示在上面的效果吧。训练结束在 nerf-pytorch 文件夹下面有相应的...
两个colab的NeRF运行notebook https://colab.research.google.com/drive/1L6QExI2lw5xhJ-MLlIwpbgf7rxW7fcz3 https://colab.research.google.com/drive/1rO8xo0TemN67d4mTpakrKrLp03b9bgCX 参考资料:
在本教程中,我们将介绍 NeRF 的基本组件以及如何将它们组合在一起以训练我们自己的 NeRF 模型。 然而,在我们开始之前,让我们先来看看 NeRF 到底是什么,以及是什么让它如此具有突破性。本文代码可以查阅Google Colab notebook。 1、什么是 NeRF? 简而言之,NeRF 是一种生成模型,以图像集合和准确姿势(例如位置和旋转...
Files main .devcontainer .github .vscode colab demo.ipynb docs nerfstudio tests .dockerignore .gitattributes .gitignore .pre-commit-config.yaml .prettierrc.js Dockerfile LICENSE README.md pyproject.tomlBreadcrumbs nerfstudio /colab / demo.ipynb ...
这里我是放在GoogleColab上训练的,就展示在上面的效果吧。训练结束在 nerf-pytorch 文件夹下面有相应的视频,(pycharm同理) 在这里插入图片描述 嘶,这里不能在线上传视频,需要给视频链接。到时候我会把演示结果视频上传到该平台,自行前往观看。 b站视频讲解平台的链接,点击直达 文末结尾 另外上文提到的 数据需要科学...
附上Colab项目链接:notebook 参考代码:https://github.com/bmild/nerf 总体流程 虽然方法很CG,但是其实训练模式还是DL那套 读取数据:获取图片和对应的相机参数(变化坐标、俯仰角、屏幕尺寸、焦距) 光线采样:根据相机参数,我们计算每个像素所对应的 camera ray ...
First, you need a Linux (recommended) or Windows PC with an Nvidia GPU. If you don’t have such hardware, find some cloud orcolabwhich can run NeRFStudio. On a local computer, you can use Docker (with GPU support enabled), or install NeRFStudio directly following the installation instruct...
Colab笔记本采用了更小的架构和更适中的分块尺寸。我个人发现，由于局部极小值，即使选择了许多默认值，...