PS-NeRF 项目使用教程

2024-08-26 11:37:37作者：龚格成

**探索光与形的奥秘：PS-NeRF，多视图光度立体的神经渲染革命** PS-NeRF，一款突破性的神经逆渲染技术，整合深度学习与传统多视图光度立体，重塑非朗伯物体的几何、材质与光照世界。本项目基于隐式表示，通过联合优化表面法线、空间变化BRDF与光源，实现了从多视角图像到精细重建的飞跃。其创新算法不仅精准还原复杂对象形状，更支持新视点合成、重照明和材质编辑。借助PyTorch的强大，项目覆盖从数据预处理到模型训练、测试及应用的全流程，兼容广泛环境，为计算机视觉开启新的探索领域。实验结果显示，相较于现有技术，PS-NeRF在形状重建上展现显著优势。立即加入，解锁未来视觉的无限可能！

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/psnerf

1. 项目的目录结构及介绍

PS-NeRF 项目的目录结构如下：

psnerf/
├── data/
│   ├── datasets/
│   └── models/
├── preprocessing/
│   ├── data/
│   └── scripts/
├── src/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── main.py
├── environment.yaml
├── download.sh
├── README.md
└── setup.py

目录介绍

data/: 存储数据集和预训练模型的目录。
- datasets/: 存放用于训练和测试的数据集。
- models/: 存放预训练模型。
preprocessing/: 包含数据预处理的脚本和配置。
- data/: 预处理数据的相关文件。
- scripts/: 预处理脚本。
src/: 项目的主要源代码。
- models/: 模型定义文件。
- utils/: 工具函数和辅助类。
- main.py: 项目的主启动文件。
environment.yaml: 环境配置文件，用于创建 Anaconda 环境。
download.sh: 下载数据集和预训练模型的脚本。
README.md: 项目说明文档。
setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/main.py。这个文件包含了项目的主要逻辑和启动代码。通过运行这个文件，可以启动 PS-NeRF 项目并执行训练或测试任务。

启动文件主要功能

加载配置文件。
初始化模型和数据加载器。
执行训练或测试循环。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 environment.yaml。这个文件定义了项目运行所需的环境依赖。通过使用 Anaconda，可以基于这个文件创建一个独立的环境。

配置文件内容示例

name: psnerf
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - python=3.9
  - pytorch=1.8.0
  - torchvision
  - cudatoolkit=11.1
  - pip
  - pip:
    - -r requirements.txt