nerfstudio

Nerfstudio 项目介绍

项目概述

Nerfstudio 是一个以合作为核心设计的工具，旨在简化神经辐射场（NeRF）的创建、训练和测试过程。它通过提供简化的API和模块化设计，让用户可以轻松地操作和探索NeRF技术。这一项目由伯克利大学的学生在伯克利人工智能研究所（BAIR）的KAIR实验室发起，并于2022年10月作为开源项目首次发布。

项目特点

• 模块化设计：Nerfstudio提供了更易解读的NeRF实现，通过将每个组件模块化，使得用户在研究和开发时拥有更大自由度。
• 用户友好：旨在创造一个用户友好的环境，让用户可以轻松探索这项技术。
• 社区驱动：作为一个对贡献者友好的仓库，Nerfstudio的目标是构建一个可以让用户在彼此的贡献上进一步开发的社区。
• 学习资源：提供丰富的学习资源，包括教程和文档，帮助用户从基础入门到技术进阶。
• 开放性：欢迎用户提出功能请求、贡献新的NeRF模型或数据集，并开放社区交流渠道。

快速入门

环境搭建

开始使用Nerfstudio之前，需要具备NVIDIA显卡及CUDA环境（推荐CUDA 11.8）。建议使用Conda管理Python依赖：

conda create --name nerfstudio -y python=3.8
conda activate nerfstudio
pip install --upgrade pip

安装步骤

可以通过简单的pip命令安装：

pip install nerfstudio

模型训练

下载一些测试数据并运行以下命令开始训练推荐的nerfacto模型：

ns-download-data nerfstudio --capture-name=poster
ns-train nerfacto --data data/nerfstudio/poster

可视化和结果导出

可视化训练进程：

训练成功后，可以使用ns-viewer启动web查看器。

导出结果：

• 生成视频：可以自定义相机路径并生成场景视频。
• 生成点云：在3D查看器中选择“EXPORT”选项卡进行。

支持的功能和发展计划

Nerfstudio提供多种功能以简化NeRF的使用，包括：

• 实时可视化培训进度，并与场景交互。
• 创建和渲染自定义相机路径下的场景。
• 支持不同形式的输出。
• 多种日志接口支持及内置调试工具。
• 为手机视频到全3D渲染提供完整的管道支持。

学习和贡献

如果你对创建自己的管道、使用查看器、进行基准测试等感兴趣，建议访问Nerfstudio的文档获取完整的API和教程。

对于感兴趣的开发者和社区成员，项目提供详细的贡献指南和社区交流途径，让更多开发者可以更好地参与其中，共同推进NeRF技术的进步。

感谢与联系

Nerfstudio项目感谢BAIR commons和Luma AI的支持。如有疑问或需要与Nerfstudio团队联系，推荐加入其Discord进行讨论。