文件名称：relightable-nr:用于*视点重新照明的神经渲染框架 (CVPR 2020)
文件大小：17.86MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-20 04:01:48
Python
Relightable 神经渲染器 | | | 该存储库包含论文的 pytorch 实现： 。 我们的工作将未知光照下物体的多视图图像作为输入，并产生一种神经表征，可以为新的视点和新的光照渲染。 安装 在 Ubuntu 16.04 + CUDA 9.0 + gcc 4.9.2 + Anaconda 3 上测试 将 CUDA 添加到路径（根据您的 CUDA 位置进行修改）： export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH \ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 安装 conda 环境： sudo apt install libopenexr-dev conda env create -f environment.yml conda activate relightab
【文件预览】：
relightable-nr-master
----pytorch_prototyping()
--------pytorch_prototyping.py(26KB)
----sphere_samples_4096.mat(44KB)
----environment.yml(4KB)
----stitch_lp.py(6KB)
----test_rnr.py(17KB)
----preproc.sh(684B)
----precompute.py(16KB)
----data_util.py(7KB)
----metric.py(5KB)
----camera.py(3KB)
----neural_renderer()
--------neural_renderer()
--------setup.py(1KB)
----misc.py(2KB)
----util.py(1KB)
----LICENSE(2KB)
----test_dnr.py(8KB)
----test_dnr.sh(222B)
----train_dnr.py(20KB)
----gcn_lib()
--------sparse()
--------__init__.py(0B)
--------dense()
----train_rnr.py(51KB)
----.gitignore(14B)
----other()
--------teaser.gif(17.75MB)
----test_rnr.sh(507B)
----train_rnr.sh(352B)
----dataio.py(13KB)
----README.md(6KB)
----sph_harm.py(3KB)
----network.py(33KB)
----render.py(9KB)
----train_dnr.sh(234B)