SDFStudio: 一个统一的神经隐式表面重建框架

sdfstudio

SDFStudio:表面重建的统一框架

SDFStudio是一个基于nerfstudio项目构建的统一模块化神经隐式表面重建框架。它为研究人员和开发人员提供了一个强大而灵活的平台,用于探索和开发最先进的表面重建技术。

主要特点

SDFStudio具有以下几个主要特点:

统一实现: SDFStudio提供了三种主要隐式表面重建方法的统一实现 - UniSurf、VolSDF和NeuS。这使得研究人员可以轻松比较和分析不同方法的性能。
多样化的场景表示: 支持多种场景表示方法,包括MLP、三平面和多分辨率特征网格。这为研究人员提供了更多的灵活性来探索不同的表示方法。
灵活的采样策略: 实现了多种点采样策略,如UniSurf中的表面引导采样和NeuralReconW中的体素-表面引导采样。这有助于提高重建的质量和效率。
最新进展整合: 集成了该领域的最新进展,如单目线索利用(MonoSDF)、几何正则化(UniSurf)和多视图一致性(Geo-NeuS)。这确保了框架始终保持最新状态。
模块化设计: 得益于统一和模块化的实现,SDFStudio使得将一种方法的想法迁移到另一种方法变得容易。例如,Mono-NeuS将MonoSDF的想法应用到NeuS,Geo-VolSDF将Geo-NeuS的想法应用到VolSDF。

快速入门

要开始使用SDFStudio,您需要按照以下步骤进行操作:

环境设置:
- 确保您的系统已安装CUDA(已在11.3版本上测试)
- 创建并激活一个新的conda环境
- 安装PyTorch和tiny-cuda-nn

安装SDFStudio:

git clone https://github.com/autonomousvision/sdfstudio.git
cd sdfstudio
pip install -e .
ns-install-cli

训练您的第一个模型:

ns-download-data sdfstudio
ns-train neus-facto --pipeline.model.sdf-field.inside-outside False --vis viewer --experiment-name neus-facto-dtu65 sdfstudio-data --data data/sdfstudio-demo-data/dtu-scan65

结果导出:
- 提取网格: ns-extract-mesh --load-config outputs/neus-facto-dtu65/neus-facto/XXX/config.yml --output-path meshes/neus-facto-dtu65.ply
- 渲染网格: ns-render-mesh --meshfile meshes/neus-facto-dtu65.ply --traj interpolate --output-path renders/neus-facto-dtu65.mp4 sdfstudio-data --data data/sdfstudio-demo-data/dtu-scan65

高级选项

SDFStudio提供了多种高级选项来满足不同的研究需求:

训练其他模型: 除了NeuS-facto,SDFStudio还提供了多种其他模型,如原始NeuS模型。您可以通过ns-train --help命令查看完整的模型列表。
配置修改: 每个模型都有许多可以调整的参数。使用--help命令可以查看完整的配置选项列表。
可视化工具: SDFStudio支持三种不同的训练进度跟踪方法 - 使用查看器、TensorBoard和Weights and Biases。
自定义数据: SDFStudio支持使用自定义数据集进行训练。请参考文档了解数据格式要求。

技术基础

SDFStudio构建在几个强大的开源项目之上:

nerfstudio: 一个协作友好的NeRF工作室
tyro: 一个易于使用的配置系统
nerfacc: 用于加速NeRF渲染的库

Image of nerfstudio logo

结论

SDFStudio为神经隐式表面重建研究提供了一个强大而灵活的框架。通过其统一的实现、多样化的场景表示和灵活的采样策略,它为研究人员提供了一个理想的平台来探索和开发新的表面重建技术。无论您是经验丰富的研究人员还是刚接触这个领域的新手,SDFStudio都为您提供了所需的工具和灵活性来推动表面重建技术的发展。

如果您在研究中使用了SDFStudio或发现其文档有用,请考虑引用以下论文:

@misc{Yu2022SDFStudio,
    author    = {Yu, Zehao and Chen, Anpei and Antic, Bozidar and Peng, Songyou and Bhattacharyya, Apratim 
                 and Niemeyer, Michael and Tang, Siyu and Sattler, Torsten and Geiger, Andreas},
    title     = {SDFStudio: A Unified Framework for Surface Reconstruction},
    year      = {2022},
    url       = {https://github.com/autonomousvision/sdfstudio},
}

通过SDFStudio,让我们共同推动神经隐式表面重建技术的发展,开创计算机视觉和3D重建的新篇章。🚀🔬🖥️