新的 NVIDIA NGP Instant NeRFs 是一個很好的入門介紹，可以幫助你開始學習神經輻射領域。在短短的一個小時內，你就可以編譯代碼庫，準備你的圖像，并訓練你的第一個 NeRF 。與其他 NeRF 實現不同， Instant NeRF 只需幾分鐘就能訓練出好看的視覺效果。
在我的實踐視頻（嵌入式）中，我會帶你了解制作第一個書呆子的來龍去脈。我將介紹幾個關鍵技巧，幫助您編譯代碼庫，并解釋如何捕獲好的輸入圖像。我將瀏覽 GUI 界面，并解釋如何優化場景參數。最后，我展示了你必須從你的場景中創建一個動畫。
編譯代碼庫
對于經驗豐富的程序員和數據科學家來說，代碼庫很容易編譯。初學者可以從 GitHub 的主存儲庫輕松地遵循 bycloudai 的 fork 中提供的詳細說明。以下是一些有助于安裝過程的附加提示：
- 2019 年重新安裝 Visual Studio 。
- 重新安裝 CUDA 工具包 使用最新版本。
- 安裝 Python 3.9 .如果你是 Python 新手，這不是最新版本。
- 使用 CMake 3.22 并確保 Python 3.9 用于編譯代碼庫。
捕捉圖像以獲得即時的 NeRF
管道同時接受照片和視頻輸入，以產生即時 NeRF 。即時 NeRF 生成管道的第一步使用 COLMAP 來確定相機位置。由于這一事實，你必須遵循攝影測量學的基本原則，關于重疊和銳利的圖像。 視頻?中向您展示了理想捕獲的示例圖像。
啟動 GUI 并訓練你的第一個 NeRF
當圖像的位置為您的第一個即時 NeRF 做好準備時，使用附帶的測試平臺通過 Anaconda 啟動圖形用戶界面。從代碼庫編譯的 exe 文件。 NeRF 會自動開始訓練你的 NeRF 。
你會發現大部分視覺質量都是在前 30 秒內獲得的；然而，你的神經衰弱會在幾分鐘內持續改善。 GUI 中的丟失圖最終會變平，您可以停止訓練以提高觀看者的幀率。
GUI 包括許多可視化選項，包括對攝像頭的控制和調試可視化。在演示視頻中，我介紹了 GUI 中的幾個不同選項。
提示：將常用的命令行提示保存在記事本中，以備將來參考。
創建動畫
NVIDIA 提供了一個帶有 GUI 的易于使用的攝像頭路徑編輯器。要添加關鍵幀，請在場景中導航并選擇 從 Cam 添加 。圖形用戶界面用貝齊爾曲線生成相機軌跡。要預覽動畫，請選擇 Read 。如果對動畫滿意，請保存相機路徑，并使用腳本文件夾中的渲染腳本渲染全質量視頻。
結論
我發現 Instant NeRFs 的一大好處是，我可以捕捉整個背景作為場景的一部分。通過攝影測量，我失去了物體周圍環境的背景。這一事實讓我興奮不已，因為它開啟了一個全新的世界，以新的方式捕捉和可視化世界。
我發現用 NVIDIA Instant NeRFs 進行實驗是對新興技術的一次很好的介紹。我能夠產生結果的速度意味著我可以快速了解什么對圖像捕獲有用。我希望本演練能讓你在開始探索書呆子的力量和樂趣之旅時受益匪淺。
敬請期待
既然你知道如何捕捉一組圖像并將其轉換為 3D 場景，我們建議你開始練習。 NVIDIA 將舉辦一場比賽，以贏得進入市場的最新 GPU ， NVIDIA RTX 3090 Ti 。在 Twitter 和 LinkedIn 上關注 NVIDIA ，與 5 月底發布的競爭公告保持聯系。
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