HashNeRF-pytorch:快速训练神经辐射场的PyTorch实现
HashNeRF-pytorch是NVIDIA最新提出的Instant Neural Graphics Primitives (Instant-NGP)技术的纯PyTorch实现。这个项目旨在为AI研究人员提供一个方便探索和创新的平台,让他们能够更快速地训练神经辐射场(NeRF)模型。
项目背景
神经辐射场(NeRF)是近年来计算机视觉和图形学领域的一项重要突破,它能够从2D图像重建出高质量的3D场景表示。然而,传统NeRF模型的训练速度较慢,往往需要几个小时甚至几天的时间。
为了解决这个问题,NVIDIA研究团队提出了Instant-NGP方法,引入了多分辨率哈希编码技术,大幅提升了NeRF的训练速度。原始的NVIDIA实现主要基于C++/CUDA,利用tiny-cuda-nn库,可以将NeRF的训练速度提高100倍以上。
HashNeRF-pytorch项目则是Instant-NGP的纯PyTorch实现版本。作为一个开源项目,它的目标是让更多研究人员能够方便地使用和改进这项技术。
主要特性
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纯PyTorch实现: 不依赖CUDA自定义算子,便于研究人员理解和修改代码。
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多分辨率哈希编码: 采用Instant-NGP提出的核心技术,大幅提升训练速度。
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兼容多种数据集: 支持synthetic-NeRF、LLFF、DeepVoxels等常用NeRF数据集。
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额外优化技巧: 实现了全变分损失和稀疏性损失,可进一步提升渲染质量。
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可视化工具: 提供了训练过程的可视化脚本,方便监控模型收敛情况。
性能对比
与原始NeRF-pytorch实现相比,HashNeRF-pytorch在训练速度上有显著提升:
- 仅需5000次迭代(约10分钟,使用单张GTX 1050Ti显卡)即可得到清晰的渲染结果
- 相同迭代次数下,HashNeRF-pytorch的渲染质量明显优于NeRF-pytorch
使用方法
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下载NeRF合成数据集:Google Drive链接
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训练HashNeRF模型:
python run_nerf.py --config configs/chair.txt --finest_res 512 --log2_hashmap_size 19 --lrate 0.01 --lrate_decay 10
- 可以通过修改配置文件来训练不同物体的模型,如
ficus、hotdog等
额外功能
- 全变分损失:使用
--tv-loss-weight参数启用,可以得到更平滑的嵌入 - 射线权重稀疏性损失:使用
--sparse-loss-weight参数启用
ScanNet数据集支持
项目现已支持在ScanNet数据集上训练NeRF模型。由于ScanNet数据集的设置较为复杂,作者在ScanNet.md文件中提供了详细的说明和注意事项。
未来工作
项目作者计划在未来添加以下功能:
- 训练和推理过程中的体素裁剪
- 加速光线追踪,实现提前光线终止
引用与致谢
HashNeRF-pytorch基于NVIDIA的Instant-NGP论文和NeRF-pytorch项目。如果您在研究中使用了本项目,请考虑引用以下论文:
@article{mueller2022instant,
title = {Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding},
author = {Thomas Müller and Alex Evans and Christoph Schied and Alexander Keller},
journal = {arXiv:2201.05989},
year = {2022},
month = jan
}
@misc{lin2020nerfpytorch,
title={NeRF-pytorch},
author={Yen-Chen, Lin},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished={\url{https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch/}},
year={2020}
}
@misc{bhalgat2022hashnerfpytorch,
title={HashNeRF-pytorch},
author={Yash Bhalgat},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished={\url{https://github.com/yashbhalgat/HashNeRF-pytorch/}},
year={2022}
}
HashNeRF-pytorch为研究人员提供了一个强大而灵活的工具,以探索和改进快速NeRF训练技术。通过开源社区的共同努力,我们期待看到更多基于这一技术的创新应用和改进。
