Instant NeRF快速教程

新的 NVIDIA NGP Instant NeRF 很好地介紹了神經輻射場（NeRF）的入門知識。在短短一個小時內，你就可以編譯代碼庫、準備圖像并訓練你的第一個 NeRF。與其他 NeRF 實現不同，Instant NeRF 只需幾分鐘即可訓練出漂亮的視覺效果。

本文將帶你了解制作第一個 NeRF 的整個流程。我們首先學習幾個關鍵技巧，可幫助你編譯代碼庫并解釋如何捕獲良好的輸入圖像；接下來瀏覽 GUI 界面并解釋了如何優化場景參數；最后學習如何從場景中創建動畫。
1、編譯代碼庫

代碼庫很容易為經驗豐富的程序員和數據科學家編譯。初學者可以輕松地按照來自 GitHub 主存儲庫的 bycloudai 分支中提供的詳細說明進行操作。以下是一些有助于安裝過程的附加提示：

安裝 Visual Studio 2019。
安裝最新版本的 CUDA 工具包。
安裝 Python 3.9。如果你是 Python 新手，需要指出的是，這不是最新版本。
使用 CMake 3.22 并確保使用 Python 3.9 編譯代碼庫。

2、為 Instant NeRF 捕獲圖像

該管道接受Instant NeRF 生成的照片和視頻輸入。 Instant NeRF 生成管道的第一步使用 COLMAP 來確定相機位置。基于此，你必須遵循關于重疊和清晰圖像的攝影測量的基本原則。這個視頻展示了理想捕獲的示例圖像。

3、啟動 GUI 訓練 NeRF模型

為 Instant NeRF 準備好當圖像的相機姿態后，使用從代碼庫編譯的包含的 Testbed.exe 文件通過 Anaconda 啟動圖形用戶界面。 NeRF 自動開始訓練你的 NeRF模型。
你會發現前 30 秒內獲得了大部分視覺質量；但是， NeRF 將在幾分鐘內繼續改善。 GUI 中的損失圖最終會變平，你可以停止訓練以提高查看器的幀率。

GUI 包括許多可視化選項，包括對相機的控制和調試可視化。我在演示視頻中介紹了 GUI 中的幾個不同選項。
提示：將常用的命令行提示保存在記事本中以供將來參考。

4、創建動畫

NVIDIA 通過 GUI 提供易于使用的相機路徑編輯器。要添加關鍵幀，請在場景中導航并選擇從 Cam 中添加。 GUI 使用貝塞爾曲線生成相機軌跡。要預覽動畫，請選擇“Read”。當你對動畫感到滿意時，請保存相機路徑并使用腳本文件夾中的渲染腳本渲染完整質量的視頻。

5、結束語

我發現 Instant NeRF 的一大好處是我可以捕捉整個背景作為場景的一部分。使用攝影測量法，我失去了物體周圍環境的背景。這個事實讓我很興奮，因為它開啟了一個全新的世界，充滿了以新方式捕捉和可視化世界的潛力。
我發現使用 NVIDIA Instant NeRF 進行試驗是對新興技術的一個很好的介紹。我能夠產生結果的速度意味著我可以快速了解什么適用于圖像捕捉。我希望在你開始自己探索 NeRF 的力量和樂趣的旅程時，這個教程對你有所幫助。
<hr>原文鏈接：http://www.bimant.com/blog/instant-nerf-crash-course/

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