文件名称：nerf_pl:使用火炬手闪电在野外的NeRF（神经辐射场）和NeRF
文件大小：183KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 11:28:12
unity3d pytorch mesh colab volume-rendering
nerf_pl 更新： （狂野的NeRF）实现已添加到分支！ 更新：最新的代码（使用最新的库）将更新到分支。 master分支仍然支持colab文件。如果不使用colab，建议切换到dev分支。 目前只会考虑dev和nerfw分支的问题。 :gem_stone:（实时演示！） 使用pytorch（ ）非官方实现 （神经辐射场）。这个仓库不是以重现性为目标，而是旨在提供一个更简单，更快速的培训过程（也就是带有详细注释的更简单的代码，以帮助您理解工作）。此外，我尝试通过将此算法集成到Unity等游戏引擎中来扩展更多的机会。 官方实现： ..参考pytorch实现： 推荐阅读：详细的NeRF扩展列表： :milky_way:特征 多GPU培训：针对合成数据集，在1小时内完成了8个GPU的培训！ 可轻松使用笔记本！ 彩色网格！ Unity中的！ Unity中的！ ，让您与其他人的场景一起玩！ 您可以在找到包括网格，混合
【文件预览】：
nerf_pl-master
----README_Unity.md(2KB)
----.gitignore(2KB)
----extract_mesh.ipynb(8KB)
----requirements.txt(204B)
----datasets()
--------__init__.py(146B)
--------depth_utils.py(2KB)
--------llff.py(12KB)
--------ray_utils.py(3KB)
--------blender.py(4KB)
----opt.py(4KB)
----eval.py(5KB)
----models()
--------nerf.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
--------rendering.py(10KB)
----LICENSE(1KB)
----.gitmodules(115B)
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE()
--------FUNDING.yml(641B)
----utils()
--------visualization.py(486B)
--------__init__.py(3KB)
--------optimizers.py(17KB)
--------save_weights_only.py(456B)
--------warmup_scheduler.py(3KB)
----README.md(10KB)
----metrics.py(669B)
----LICENSE_bmild(1KB)
----README_mesh.md(6KB)
----test.ipynb(181KB)
----docs()
--------.gitignore(56B)
--------index.md(4KB)
--------_config.yml(26B)
--------style.css(324B)
--------Gemfile(73B)
--------Gemfile.lock(7KB)
----torchsearchsorted()
----extract_color_mesh.py(13KB)
----losses.py(429B)
----train.py(7KB)