JNeRF 开源项目教程

1. 项目介绍

JNeRF 是一个基于 Jittor 框架的 NeRF（Neural Radiance Fields）基准库。NeRF 是一种用于视图合成的技术，通过将场景表示为神经辐射场，能够生成高质量的新视角图像。JNeRF 支持 Instant-NGP，能够在 5 秒内训练出一个 NeRF 模型，并且性能和速度与原始论文相当。

JNeRF 的主要特点包括：

• 高效训练：支持 Instant-NGP，能够在 5 秒内完成 NeRF 模型的训练。
• 模块化设计：将 NeRF 的主要训练流程总结为 7 个模块，方便调用和替换。
• 跨平台支持：基于 Jittor 框架，支持多种硬件平台，包括移动端。

2. 项目快速启动

环境要求

• 操作系统：Linux（如 Ubuntu/CentOS/Arch）、macOS 或 Windows Subsystem for Linux (WSL)
• Python 版本 >= 3.7
• CPU 编译器（至少需要以下之一）：
  • g++ (>=5.4.0)
  • clang (>=8.0)
• GPU 编译器（可选）：
  • nvcc (>=10.0 for g++ 或 >=10.2 for clang)
• GPU 库：cudnn-dev（推荐使用 tar 文件安装）
• GPU 支持：
  • sm arch >= sm_61（如 GTX 10x0 / TITAN Xp 及以上）
  • 使用 fp16：sm arch >= sm_70（如 TITAN V / V100 及以上）
  • 使用 FullyFusedMLP：sm arch >= sm_75（如 RTX 20x0 及以上）

安装步骤

1. 克隆 JNeRF 仓库：

   git clone https://github.com/Jittor/JNeRF.git
   cd JNeRF
   

2. 安装依赖并启动 JNeRF：

   python3 -m pip install --user -e .
   

3. 检查安装是否成功：

   import jnerf
   

快速启动示例

以下是一个简单的训练示例，使用 LEGO 数据集进行训练：

python tools/run_net.py --config-file /projects/ngp/configs/ngp_base.py

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

JNeRF 可以应用于多种场景，包括但不限于：

• 新视角合成：通过训练 NeRF 模型，生成高质量的新视角图像。
• 虚拟现实：在 VR 应用中，使用 NeRF 生成逼真的虚拟环境。
• 增强现实：在 AR 应用中，使用 NeRF 生成与现实环境融合的虚拟物体。

最佳实践

• 数据集准备：JNeRF 支持多种数据集，包括 fox 和 LEGO 数据集。用户也可以准备自己的数据集，只需按照 JNeRF 的数据格式进行组织。
• 配置文件：JNeRF 的配置文件位于 projects/ 目录下。用户可以通过修改配置文件来调整模型的训练参数。
• 训练与测试：训练完成后，可以使用预训练模型进行测试和渲染。通过设置 --task 参数，可以指定不同的任务，如 test 或 render。

4. 典型生态项目

JNeRF 作为 Jittor 框架的一部分，与其他 Jittor 生态项目紧密结合。以下是一些典型的生态项目：

• Jittor：Jittor 是一个即时编译的深度学习框架，支持高效的计算和灵活的模型定义。
• JittorCV：JittorCV 是基于 Jittor 的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
• JittorNLP：JittorNLP 是基于 Jittor 的自然语言处理库，支持多种 NLP 任务和模型。

通过这些生态项目，用户可以构建完整的深度学习应用，从数据处理到模型训练，再到应用部署。