NeRF-Factory：一个强大的PyTorch神经辐射场库

引言

神经辐射场(Neural Radiance Fields, NeRF)技术在计算机视觉和图形学领域掀起了一场革命。它能够从2D图像重建复杂的3D场景，并实现高质量的新视角合成。然而，NeRF相关算法的实现和比较往往需要大量的工作。为了解决这个问题，Kakao Brain团队开发了NeRF-Factory，一个功能强大且易于使用的PyTorch NeRF库。

NeRF-Factory概述

NeRF-Factory是一个开源项目，旨在为NeRF研究人员提供一个统一的框架。该库具有以下特点：

1. 多模型支持：实现了7个流行的NeRF模型，包括原始NeRF、NeRF++、DVGO等。
2. 多数据集兼容：支持7种常用的NeRF数据集，如NeRF Blender、LLFF等。
3. 易于使用：只需一行命令即可运行训练和评估。
4. 可扩展性：方便添加自定义数据集和模型。
5. 可视化工具：提供便捷的NeRF可视化器。

支持的模型和数据集

支持的模型

NeRF-Factory实现了以下7个流行的NeRF模型：

1. NeRF
2. NeRF++
3. DVGO
4. Plenoxels
5. Mip-NeRF
6. Mip-NeRF360
7. Ref-NeRF

每个模型都提供了原始论文的链接、项目页面和官方代码仓库，方便用户深入了解。

支持的数据集

该库支持7种常用的NeRF数据集：

1. NeRF Blender
2. NeRF LLFF
3. Tanks and Temples
4. LF
5. NeRF-360
6. NeRF-360-v2
7. Shiny Blender

NeRF-Factory提供了自动下载脚本，简化了数据集获取过程。

安装和使用

环境配置

要使用NeRF-Factory，需要先配置Python环境。推荐使用Conda创建虚拟环境：

conda create -n nerf_factory -c anaconda python=3.8
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip3 install -r requirements.txt

对于Plenoxel模型，还需要额外安装：

pip3 install .

或者，可以直接使用提供的YAML文件创建环境：

conda env create --file nerf_factory.yml

运行代码

NeRF-Factory的使用非常简单。只需一行命令即可运行训练或评估：

python3 -m run --ginc configs/[model]/[data].gin

例如，要在Blender数据集上训练NeRF模型，可以运行：

python3 -m run --ginc configs/nerf/blender.gin

准备数据集

NeRF-Factory提供了方便的数据集下载脚本。例如，要下载NeRF Blender数据集：

bash scripts/download_data.sh nerf_synthetic

类似地，可以下载其他支持的数据集。

自定义扩展

NeRF-Factory的设计考虑了可扩展性，允许用户添加自定义数据集和模型。

添加自定义数据集

要添加自定义数据集，需要完成以下步骤：

1. 将数据集文件添加到./data/[custom_dataset]目录。
2. 在./src/data/data_util/[custom_dataset].py中实现数据集加载器代码。
3. 在./src/data/litdata.py中实现自定义数据集类LitData[custom_dataset]。
4. 在./utils/select_option.py的select_dataset()函数中添加选择自定义数据集的选项。
5. 为每个模型在./configs/[model]/[custom_dataset].gin中添加gin配置文件。

添加自定义模型

要添加自定义模型，需要完成以下步骤：

1. 在./src/model/[custom_model]/model.py中实现自定义模型代码。
2. 在./src/model/[custom_model]/helper.py中实现自定义模型的辅助代码。
3. 如果需要，可以在./src/model/[custom_model]/中添加更多代码文件。
4. 在./utils/select_option.py的select_model()函数中添加选择自定义模型的选项。
5. 为每个数据集在./configs/[custom_model]/[dataset].gin中添加gin配置文件。

可视化示例

NeRF-Factory不仅提供了强大的模型实现，还包括了方便的可视化工具。下面是一些使用NeRF-Factory生成的3D场景重建和新视角合成的示例：

这些动画展示了NeRF模型在不同场景下的重建效果，包括复杂的几何结构和光照变化。

结论

NeRF-Factory为NeRF研究人员提供了一个强大而灵活的工具。通过统一的接口和丰富的功能，它大大简化了NeRF相关实验的实施过程。无论是想要复现已有的NeRF模型，还是开发新的算法，NeRF-Factory都是一个理想的选择。

该项目是开源的，欢迎社区贡献。如果您对NeRF技术感兴趣，不妨尝试使用NeRF-Factory，探索神经辐射场的魅力世界。您可以在GitHub仓库中找到更多信息和最新更新。

许可证

NeRF-Factory采用Apache 2.0许可证开源。详细信息请参阅LICENSE文件。

致谢

NeRF-Factory由Kakao Brain的研究人员Yoonwoo Jeong、Seungjoo Shin和Kibaek Park创建和维护。感谢他们为计算机视觉社区做出的贡献。

让我们一起探索NeRF的无限可能，推动3D视觉技术的发展！🚀🌟