本文通过100行的Pytorch代码实现最初的 NeRF 论文。 NeRF全称为Neural Radiance Fields(神经辐射场),是一项利用多目图像重建三维场景的技术。该项目的作者来自于加州大学伯克利分校,Google研究院,以及加州大学圣地亚哥分校。NeRF使用一组多目图作为输入,通过优化一个潜在连续的体素场景方程来得到一个完整的三维场景。该...
由于颜色\boldsymbol{c}c和光密度\sigmaσ在空间中并不是平滑的,变化是比较剧烈的,这意味着函数存在很多高频的部分,让模型去表示这种函数比较困难,所以NeRF通过positional encoding,对输入的\boldsymbol{r},\boldsymbol{d}r,d进行编码、升维,从而能够让模型更好地学出场景的一些细节部分,具体映射方式如下所示,该映...
Pytorch代码实现 渲染 神经辐射场的一个关键组件,是一个可微分渲染,它将由NeRF模型表示的3D表示映射到2D图像。该问题可以表述为一个简单的重构问题 这里的A是可微渲染,x是NeRF模型,b是目标2D图像。 代码如下: defrender_rays(nerf_model, ray_origins, ray_directions, hn=0, hf=0.5, nb_bins=192): ...
根据相关论文中的介绍可知,NeRF的输入是一个包含空间位置坐标与视图方向的5D坐标。然而,在PyTorch构建NeRF过程中使用的数据集只是一般的3D到2D图像数据集,包含拍摄相机的内参:位姿和焦距。因此在后面的操作中,我们会把输入数据集转为算法模型需要的输入形式。
简介:提起三维重建技术,NeRF是一个绝对绕不过去的名字。这项逆天的技术,一经提出就被众多研究者所重视,对该技术进行深入研究并提出改进已经成为一个热点。不到两年的时间,NeRF及其变种已经成为重建领域的主流。本文通过100行的Pytorch代码实现最初的 NeRF 论文。
利用PyTorch实现NeRF代码详解 DCV 1. NeRF定义 神经辐射场(NeRF)是一种利用神经网络来表示和渲染复杂的三维场景的方法。它可以从一组二维图片中学习出一个连续的三维函数,这个函数可以给出空间中任意位置和方向上的颜色和密度。通过体积渲染的技术,NeRF可以从任意视角合成出逼真的图像,包括透明和半透明物体,以及复杂的...
其中,第3步需要用高维的searchsorted算子去寻找坐标值的索引,然而,目前MindSpore的searchsorted只支持1维输入,无法完成这一任务,暂时用pytorch的算子代替。 defsample_pdf(bins, weights, N_samples, det=False, pytest=False): weights = weights +1e-5pdf = weights / mnp.sum(weights, -1, keepdims=True) ...
位置编码(Positional encoding) 光射场函数近似器(MLP) 可微分体渲染器(Differentiable volume renderer) 分层(Stratified)取样 层次(Hierarchical)体积采样 为了最大限度地清晰讲述,本文将每个组件的关键元素以尽可能简洁的代码展示。参考了bmild的原始实现和yenchenlin和krrish94的PyTorch实现。
目前市面上大多数NeRF-like方法都是以MLP(Multi Layer Perceptron,多层感知器)为编码隐式场景的核心,而MLP作为最简单的网络结构之一,其实就是几个全连接层,在pytorch中通常使用nn.Linear函数实现。根据基础知识,在不考虑激活的情况下MLP可以看做对输入向量进行一段连续的矩阵乘法,向量在其中的计算只有乘weight和加bias...
RGB值用线性层进一步处理,然后与视线方向连接,然后通过另一个线性层,最后在输出处与σ重新组合。NeRF模型的PyTorch模块实现: classNeRF(nn.Module):# Neural radiance fields module.def__init__(self,d_input:int=3,n_layers:int=8,d_filter:int=256,skip:Tuple[int]=(4,),# (4,)只有一个元素4的元组d...