Instant-NGP中的MLP NGP中同样有两个MLP,一个是类似NeRF的外观网络,另一个则大为不同。NGP中和密度相关的MLP,功能是把multiresolution hash encoding输出的,采样点所对应的多个分辨率上的密度特征编码,按照不同的权重混合,同时做decode得到真正的密度值。相比起NeRF中MLP 60维的输入,NGP原文的MLP只有32维输入,同时...
5、参考 NVlabs/instant-ngp: Instant neural graphics primitives: lightning fast NeRF and more (github.com)
在命令行中输入cl命令,如果能够看到正确的输出信息,则说明环境配置成功。 三、Instant-NGP环境配置 Instant-NGP是一种用于NeRF学习的快速体积渲染技术,它可以实现高效且高质量的三维场景渲染。为了配置Instant-NGP环境,我们需要按照以下步骤进行操作: 创建一个新的Anaconda环境,并安装PyTorch和torchvision。同样需要确保CUDA...
1、前言Nerf的原理和厉害之处在这里就不做详细介绍了,本文主要是针对小白在Windows10环境下配置instant_ngp遇到的问题和bug做详细的解读。如果有介绍不当或者不对的地方,欢迎大家指出。 instant_ngp在github上的…
源自传统基于MLP的NeRF,Instant-NGP将场景编码为多分辨率哈希体素顶点以实现实时重建,这启发了一组基于NeRF的SLAM研究,致力于在体素级别上表示场景。 Orbeez-SLAM首次提出了这种方法,它基于经典单目SLAM算法的位姿估计和关键帧选择结果,使用Instant-NGP进行密集映...
JNeRF支持Instant-NGP Nvidia的工作Instant-NGP[2]在今年年初发布后，受到了学术界和工业界的广泛关注，github开源仓库至今已获得7k+个星。该工作通过Hash编码和定制化的优化，使得NeRF能在5秒训练出一个效果优质的结果。经过我们的分析，Instant-NGP能5秒训练出NeRF并不仅仅是因为哈希编码方法，更因为Nvidia针对硬件做...
研究者在一个 NGP 框架中使用一种新颖的风格迁移方法，它可以在不改变场景几何的情况下获得全局效果。光线追踪器通过在渲染过程中仔细考虑光线效果将物理模型和 NeRF 模型相融合，例如一条眼球射线可能首先遇到高密度的 NeRF（因此返回通常的结果）或者它可以击中插入的水面（因此被反射以再次查询模型)。研究者展示了 ...
1、instant-NGP 的特征网格方法与 mip-nerf360 的尺度感知集成位置编码技术互相不兼容，因此 instant-NGP 产生的特征相对于空间坐标进行别名，从而产生别名的渲染图。在后面的介绍中，研究者通过引入一种用于计算预过滤的 instant-NGP 特性的类似多采样的解决方案来解决这个问题。2、使用 instant-NGP 后显著加速了训练...
传统的三维重建方法往往需要大量的时间和计算资源。相比之下,NeRF技术在训练和渲染速度上有了显著的提升。例如,Instant-NGP工作将NeRF的训练时间从数小时降低到几分钟,而Plenoxels和instant-ngp等方法进一步加速了训练进程,instant-ngp甚至只需5秒就可以训练一个场景。
项目地址:https://github.com/NVlabs/instant-ngp 项目主页:https://nvlabs.github.io/instant-ngp/ 英伟达在 4 个代表性任务中对多分辨率哈希编码技术进行验证,它们分别是神经辐射场(NeRF)、十亿(Gigapixel)像素图像近似、神经符号距离函数(SDF)和神经辐射缓存(NRC)。每个场景都使用了 tiny-cuda-nn 框架训练和渲染...