【亲测免费】 neuralsim 项目使用教程

1. 项目介绍

neuralsim 是一个基于3D神经渲染的3D表面重建和模拟项目。该项目主要解决不同场景下的高效和详细的隐式表面重建问题，包括对象中心、街景、室内外以及大规模（正在进行中）和多对象（正在进行中）数据集。项目中包含多个重要实现，如 neus_in_10_minutes、neus_in_10_minutes#indoor 和 streetsurf 等。

2. 项目快速启动

安装

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/PJLab-ADG/neuralsim.git
cd neuralsim

单场景代码

对于单场景的重建，可以使用 code_single 模块。以下是一个简单的启动示例：

from neuralsim.code_single import SingleSceneReconstruction

# 初始化单场景重建对象
reconstructor = SingleSceneReconstruction(data_path='path/to/your/data')

# 开始重建
reconstructor.reconstruct()

多对象场景代码

对于多对象场景的重建，可以使用 code_multi 模块。以下是一个简单的启动示例：

from neuralsim.code_multi import MultiObjectSceneReconstruction

# 初始化多对象场景重建对象
reconstructor = MultiObjectSceneReconstruction(data_path='path/to/your/data')

# 开始重建
reconstructor.reconstruct()

3. 应用案例和最佳实践

案例1：室内表面重建

使用 neus_in_10_minutes#indoor 模块，可以在几分钟内完成室内场景的表面重建。输入数据为带有单目线索的图像。

from neuralsim.neus_in_10_minutes import IndoorSurfaceReconstruction

# 初始化室内表面重建对象
reconstructor = IndoorSurfaceReconstruction(data_path='path/to/your/data')

# 开始重建
reconstructor.reconstruct()

案例2：街景表面重建

使用 streetsurf 模块，可以在几小时内完成街景场景的表面重建。输入数据为带有单目线索的图像，可选配LiDAR数据。

from neuralsim.streetsurf import StreetViewSurfaceReconstruction

# 初始化街景表面重建对象
reconstructor = StreetViewSurfaceReconstruction(data_path='path/to/your/data')

# 开始重建
reconstructor.reconstruct()

4. 典型生态项目

生态项目1：NeuS

NeuS 是一个用于多视图重建的神经隐式表面学习方法。它是 neuralsim 项目中的一个重要组成部分，提供了高效的表面重建能力。

生态项目2：StreetSurf

StreetSurf 是一个专门用于街景表面重建的模块，支持多模态传感器模拟，如LiDAR模拟。

通过这些模块的组合使用，neuralsim 项目能够高效地处理各种复杂场景的3D表面重建和模拟任务。