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Instant-NSR 项目下载及安装教程

2024-12-07 01:13:18作者:伍希望

1. 项目介绍

Instant-NSR 是一个基于 PyTorch 实现的项目,用于快速表面重建(Instant-NSR)。该项目通过神经动画网格(Neural Animated Mesh)技术,实现了高效且高质量的人体性能建模和渲染。Instant-NSR 支持从多视角输入中快速重建 3D 模型,并支持 4D 照片级真实内容播放,适用于虚拟和增强现实中的人体性能展示。

2. 项目下载位置

项目代码托管在 GitHub 上,可以通过以下命令克隆项目到本地:

git clone https://github.com/zhaofuq/Instant-NSR.git

3. 项目安装环境配置

3.1 系统要求

  • Ubuntu 操作系统
  • Python 3.x
  • CUDA 11.4 或更高版本
  • NVIDIA RTX 3090 或类似性能的 GPU

3.2 安装依赖

首先,确保已安装 Python 和 pip。然后,进入项目目录并安装所需的依赖包:

cd Instant-NSR
pip install -r requirements.txt

3.2.1 安装 TCNN 后端(可选)

如果需要使用 TCNN(Tiny CUDA Neural Networks)后端,可以通过以下命令安装:

pip install git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch

3.3 环境配置示例

以下是环境配置的示例截图:

环境配置示例

4. 项目安装方式

4.1 数据准备

项目使用与 NeRF 和 Instant-NGP 相同的数据格式。项目提供了一个测试数据集 dance,可以通过以下命令下载并放置在指定目录:

# 下载数据集
wget https://example.com/dance.zip
unzip dance.zip -d [INPUTS]/dance

4.2 训练模型

使用以下命令启动训练:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=$[CUDA_DEVICE] python train_nerf.py "$[INPUTS]/dance" --workspace "$[WORKSPACE]" --downscale 1 --network sdf

4.3 提取表面

训练完成后,可以通过以下命令提取表面:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=$[CUDA_DEVICE] python train_nerf.py "$[INPUTS]/dance" --workspace "$[WORKSPACE]" --downscale 1 --network sdf --mode mesh

4.4 渲染目标视图

如果需要渲染特定视图,可以使用以下命令:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=$[CUDA_DEVICE] python train_nerf.py "$[INPUTS]/dance" --workspace "$[WORKSPACE]" --downscale 1 --network sdf --mode render

5. 项目处理脚本

项目中包含多个处理脚本,用于不同的任务:

  • train_nerf.py: 用于训练模型。
  • colmap2nerf.py: 用于将 COLMAP 数据转换为 NeRF 格式。
  • test_nerf.py: 用于测试模型。

这些脚本位于项目根目录下,可以根据需要进行调用和修改。


通过以上步骤,您可以成功下载、安装并运行 Instant-NSR 项目。希望这篇教程对您有所帮助!

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