HashNeRF pytorch

HashNeRF-pytorch

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Instant-NGP는 최근 NeRF와 같은 신경 그래픽 프리미티브를 위한 다중 해상도 해시 인코딩을 도입했습니다. Tiny-cuda-nn을 기반으로 하는 C++/CUDA를 중심으로 한 원래 NVIDIA 구현은 NeRF를 최대 100배 더 빠르게 훈련할 수 있습니다!

이 프로젝트는 AI 연구원이 이 방법을 활용하고 더 혁신할 수 있도록 하는 목적으로 구축된 Instant-NGP의 순수 PyTorch 구현입니다.

이 프로젝트는 매우 유용한 NeRF-pytorch 구현을 기반으로 구축되었습니다.

Vanilla NeRF의 수렴 속도

HashNeRF-pytorch (왼쪽)와 NeRF-pytorch(오른쪽):

의자.컨버전스.mp4

단 5,000번의 반복(단일 1050Ti에서 최대 10분) 동안 훈련한 후에는 선명한 의자 렌더링을 보기 시작합니다. :)

지침

여기에서 너프 합성 데이터세트를 다운로드하세요: Google 드라이브.

chair HashNeRF 모델을 훈련하려면:

 python run_nerf.py --config configs/chair.txt --finest_res 512 --log2_hashmap_size 19 --lrate 0.01 --lrate_decay 10

ficus / hotdog 과 같은 다른 객체를 학습하려면 configs/chair.txt configs/{object}.txt 로 바꾸세요.

엑스트라

코드 베이스는 다음에 대한 추가 지원을 제공합니다.

• 더 부드러운 임베딩을 위한 총 변형 손실(활성화하려면 --tv-loss-weight 사용)
• 광선 가중치에 대한 희소성 유발 손실(활성화하려면 --sparse-loss-weight 사용)

ScanNet 데이터세트 지원

이제 저장소는 ScanNet 데이터 세트의 장면에서 NeRF 모델 훈련을 지원합니다. 저는 개인적으로 ScanNet 데이터 세트를 설정하는 것이 약간 까다롭다는 것을 알았습니다. ScanNet.md에서 몇 가지 지침/참고 사항을 찾아보세요.

할 일:

• 훈련 및/또는 추론 중 복셀 가지치기
• 가속 광선 추적, 조기 광선 종료

소환

신경 그래픽 연구를 가속화하는 데 큰 도움이 될 이 놀라운 작업을 수행한 Thomas Müller와 NVIDIA 팀에 감사드립니다.

 @article{mueller2022instant,
    title = {Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding},
    author = {Thomas M"uller and Alex Evans and Christoph Schied and Alexander Keller},
    journal = {arXiv:2201.05989},
    year = {2022},
    month = jan
}

또한 매우 유용한 NeRF-pytorch를 제공한 Yen-Chen Lin에게도 감사드립니다.

 @misc{lin2020nerfpytorch,
  title={NeRF-pytorch},
  author={Yen-Chen, Lin},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished={url{https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch/}},
  year={2020}
}

이 프로젝트가 유용하다고 생각되면 다음을 인용해 보세요.

 @misc{bhalgat2022hashnerfpytorch,
  title={HashNeRF-pytorch},
  author={Yash Bhalgat},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished={url{https://github.com/yashbhalgat/HashNeRF-pytorch/}},
  year={2022}
}

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