《Radiant Foam: 实时可微分光线追踪》项目安装与配置指南

2026-01-30 05:05:21作者：蔡怀权

1. 项目基础介绍

本项目是《Radiant Foam: 实时可微分光线追踪》的官方实现，它是一个研究性质的开源代码库。该项目旨在实现一种新的实时光线追踪算法，能够进行可微分的渲染，用于计算机图形学和视觉效果的研究与开发。主要编程语言包括Cuda、C++和Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

CUDA: 用于GPU加速的并行计算库，本项目利用CUDA进行高性能的光线追踪计算。
PyTorch: 一个开源的机器学习库，基于Python，本项目使用PyTorch进行模型的训练和推理。
COLMAP: 一个开源的3D重建库，本项目使用COLMAP生成的数据来进行训练。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

操作系统：Linux（本项目在Ubuntu 24.04上进行了测试）
Python：3.10或更高版本
CUDA Toolkit：版本12.x
GPU：计算能力7.0或更高版本的CUDA兼容GPU

安装步骤

克隆项目仓库及子模块

打开终端，运行以下命令克隆项目仓库及其子模块：
```
git clone --recursive https://github.com/theialab/radfoam.git
```

安装依赖

首先创建一个Python虚拟环境（这一步可选，但推荐这样做以避免污染全局环境），然后安装所需的Python依赖：

# 创建虚拟环境（需要提前安装virtualenv）
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows下使用 `venv\Scripts\activate`

# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt

安装项目

有两种安装方式：
- pip安装（推荐小白使用）
  
  在项目根目录下运行以下命令：
```
pip install .
```
  这将会编译CUDA内核并安装Python绑定到你的Python环境中。
- CMake安装（适用于需要修改CUDA/C++代码的用户）
  
  创建一个build目录，然后从该目录运行以下命令：
```
mkdir build && cd build
cmake ..
make install
```
  这将在项目根目录的本地radfoam目录中安装。
准备数据集

将Mip-NeRF 360和Deep Blending数据集放置在项目中的data/mipnerf360和data/db目录下。
开始训练

使用以下命令开始训练：
```
python train.py -c configs/<config_file>.yaml
```
其中<config_file>是configs目录中的一个配置文件或你自己的配置文件。

如果你想交互式地训练，可以添加--viewer标志。