【源码】基于Python和PyTorch的NeRF场景重建与渲染系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch实现的NeRF（Neural Radiance Fields）系统。NeRF是用于3D场景重建和渲染的神经网络方法，此项目依据pytorch_template对NeRF代码进行重构，有清晰的目录结构，能从一组2D图像中估计3D场景的几何结构和颜色。

项目的主要特性和功能

1. 清晰的目录结构，适用于众多深度学习项目，便于开发与管理。
2. 具备实用功能，支持检查点保存和恢复、训练过程日志记录等。
3. 支持多GPU训练，可充分利用多GPU资源加速训练。
4. 能进行彩色网格重建。
5. 包含核心模型与功能模块，实现了NeRF模型，可学习从3D位置和方向预测颜色和不透明度；定义嵌入层处理3D位置和方向的输入；提供渲染函数用于根据NeRF模型渲染图像；定义训练器类管理和控制模型的训练过程；提供可视化工具显示渲染结果和深度信息。

安装使用步骤

1. 准备环境

确保已安装Python和PyTorch。

2. 获取源码

用户已下载本项目的源码文件。

3. 配置数据

配置数据集路径和训练参数。可用训练数据集有Blender（Realistic Synthetic 360）和LLFF（Real Forward - Facing）。 - Blender数据集训练命令： python train.py \ --dataset_name blender \ --root_dir $BLENDER_DIR \ --N_importance 64 --img_wh 400 400 --noise_std 0 \ --num_epochs 16 --batch_size 1024 \ --optimizer adam --lr 5e-4 \ --lr_scheduler steplr --decay_step 2 4 8 --decay_gamma 0.5 \ --exp_name exp - LLFF数据集训练命令： python train.py \ --dataset_name llff \ --root_dir $LLFF_DIR \ --N_importance 64 --img_wh 504 378 \ --num_epochs 30 --batch_size 1024 \ --optimizer adam --lr 5e-4 \ --lr_scheduler steplr --decay_step 10 20 --decay_gamma 0.5 \ --exp_name exp

4. 运行训练

运行训练脚本，开始模型的训练。

5. 测试模型

使用test.py创建移动视图的完整序列。例如： python test.py \ --root_dir $BLENDER \ --dataset_name blender --scene_name lego \ --img_wh 400 400 --N_importance 64 --ckpt_path $CKPT_PATH 注意：如果模型是在--spheric设置下训练的，不要忘记添加--spheric_poses。测试完成后会创建results/{dataset_name}/{scene_name}文件夹，对所有测试数据进行推理，最后生成一个动图。

6. 彩色网格重建

使用Mesh_Color.py来重建彩色网格。

7. 可视化结果

使用提供的可视化工具查看渲染结果和深度信息。

注意事项

• 项目的运行依赖于Python和PyTorch，请确保已经安装这些依赖。
• 在运行训练脚本之前，请确保已配置好数据路径和训练参数。
• 训练过程可能需要较长时间，取决于数据集的大小和模型的复杂性。
• 可以通过修改训练参数来优化模型的训练过程。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】