利用AI將2D照片合成3D場景

新的 NVIDIA NGP Instant NeRF 很好地介紹了神經輻射場的入門。 在短短一個小時內，您就可以編譯代碼庫、準備圖像并訓練您的第一個 NeRF。 與其他 NeRF 實現不同，Instant NeRF 只需要幾分鐘就可以訓練出漂亮的視覺效果。

您可以輕松地利用它將幾張2D照片合成3D場景

我將向您介紹制作您的第一個 NeRF 的細節。 我介紹了幾個關鍵技巧來幫助您編譯代碼庫并解釋如何捕獲良好的輸入圖像。 我將瀏覽 GUI 界面并解釋如何優化您的場景參數。 最后，我將展示您必須從場景中創建動畫。

編譯代碼庫

對于經驗豐富的程序員和數據科學家來說，代碼庫易于編譯。 初學者可以輕松地按照 GitHub中 bycloudai 的 fork 中提供的詳細說明進行操作。 以下是一些有助于安裝過程的其他提示：

• 源碼下載地址: https://github.com/NVlabs/instant-ngp
• 安裝 Visual Studio 2019。
• 使用最新版本安裝 CUDA Toolkit。
• 安裝 Python 3.9。 如果您是 Python 新手，這不是最新版本。
• 使用 CMake 3.22 并確保使用 Python 3.9 編譯代碼庫。

為 Instant NeRF 捕獲圖像

該流程接受用于Instant NeRF 生成的照片和視頻輸入。 Instant NeRF 生成流程的第一步使用 COLMAP 來確定相機位置。 由于這個事實，您必須遵循攝影測量的基本原則來處理重疊和清晰的圖像。

啟動 GUI 并訓練你的第一個 NeRF

為您的第一個 Instant NeRF 準備好圖像位置后，使用從代碼庫編譯的包含的 Testbed.exe 文件通過 Anaconda 啟動圖形用戶界面。 NeRF 會自動開始訓練您的 NeRF。

您會發現在前 30 秒內獲得了大部分視覺質量； 但是，您的 NeRF 將在幾分鐘內繼續改善。 GUI 中的損失圖最終會變平，您可以停止訓練以提高查看器的幀速率。

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。 我在動手演示視頻中介紹了 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供將來參考。

創建動畫

NVIDIA 提供了一個易于使用的帶有 GUI 的相機路徑編輯器。 要添加關鍵幀，請瀏覽場景并選擇 Add from Cam。 GUI 生成帶有貝塞爾曲線的相機軌跡。

要預覽您的動畫，請選擇“閱讀”。 如果您對動畫感到滿意，請保存您的相機路徑并使用腳本文件夾中的渲染腳本渲染完整質量的視頻。

總結
我發現 Instant NeRF 的一大好處是我可以捕捉整個背景作為場景的一部分。 這個事實讓我興奮，因為它開啟了一個全新的世界，有潛力以新的方式捕捉和可視化世界。

我發現試用 NVIDIA Instant NeRF 是對新興技術的一個很好的介紹。 我能夠產生結果的速度意味著我可以快速了解什么適用于圖像捕捉。 我希望當您開始探索 NeRF 的力量和樂趣的旅程時，本教程對您有所幫助。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的(附源码连接)利用AI将2D照片合成3D场景的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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