ZeroRF: 快速 Sparse View 360° 重建的开源项目教程
2025-05-17 09:39:17作者:卓艾滢Kingsley
1. 项目介绍
ZeroRF 是一个开源项目,致力于实现无需预训练的快速 Sparse View 360° 重建。该项目基于 SSDNeRF 代码库,能够处理多种格式的数据集,并通过优化的算法提高重建速度和效果。ZeroRF 适用于三维内容生成,尤其在处理多视角图像重建任务时表现出色。
2. 项目快速启动
以下是快速启动 ZeroRF 的步骤:
首先,确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux(在 Ubuntu 18.04/20.04 LTS 上测试过)
- Python 版本:3.7
- CUDA Toolkit 版本:11
- PyTorch 版本:1.12.1
- MMCV 版本:1.6.0
- MMGeneration 版本:0.7.2
- SpConv 版本:2.3.6
接下来,执行以下命令安装依赖:
# 导出 CUDA Toolkit 的路径
export PATH=/usr/local/cuda-11.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# 创建 conda 环境
conda create -y -n ssdnerf python=3.7
conda activate ssdnerf
# 安装 PyTorch
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
# 安装 MMCV 和 MMGeneration
pip install -U openmim
mim install mmcv-full==1.6
git clone https://github.com/open-mmlab/mmgeneration
cd mmgeneration
git checkout v0.7.2
pip install -v -e .
cd ..
# 安装 SpConv
pip install spconv-cu114
# 克隆此仓库并安装其他依赖
git clone <此仓库地址> && cd <仓库文件夹>
git checkout ssdnerf-sd
pip install -r requirements.txt
之后,运行 zerorf.py
脚本启动项目。
3. 应用案例和最佳实践
以下是两个应用案例:
案例一:Zero123++ 格式图像重建
python zerorf.py --load-image=examples/ice.png
默认设置需要 10GB 的 VRAM。
案例二:NeRF-Synthetic 格式数据集重建
python zerorf.py --rep=tensorf --data-dir=path/to/nerf_synthetic --obj=hotdog --n-views=6 --dataset=nerf_syn
最佳实践
- 根据您的 VRAM 调整
--n-rays-up
参数以适配您的硬件。 - 使用 xFormers 插件来提高注意力机制的计算效率。
4. 典型生态项目
目前,ZeroRF 项目的生态还包括以下项目:
- SSDNeRF:ZeroRF 的基础代码库,用于稀疏视图重建。
- Zero123++:一个格式标准,用于生成适合 ZeroRF 的图像数据。
ZeroRF 项目不断进化,社区也在持续贡献新的工具和插件,为用户提供更丰富的功能和应用场景。
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