MPI and neural Rendering

HDR-NeRF-presentation

神经隐式SLAM方法presentation

NERF喷火炬 pytorch重新实现NERF 介绍 这是原始的重新实现。 当前实现中未包含某些功能。 当前，它仅支持“ blender”数据类型。 稍后将添加更多格式和培训选项。 速度大约是原始回购的4-7倍。 安装 安装最新版本的Pytorch（> = 1.6.0），然后 pip install torchsul imageio opencv-python matplotlib 获取数据 bash download_example_data.sh 运行代码 python train.py

神经荧光素 （神经辐射场）是一种获得最新结果以合成复杂场景的新颖视图的方法。这是此存储库生成的一些视频（下面提供了预训练的模型）： 这个项目是一个忠实PyTorch实施的 ，同时运行速度更快的1.3倍再现的结果。该代码基于作者的Tensorflow实现，并且已经过测试以匹配数字。 安装 git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git cd nerf-pytorch pip install -r requirements.txt 依赖关系（单击以展开） 依存关系 PyTorch 1.4 matplotlib 麻木 意象 图像ffmpeg configargparse LLFF数据加载器需要ImageMagick。 如果要在自己的真实数据上运行，则还需要设置（和COLMAP）来计算姿态。 如何运行？ 快速开始 下载两

ceres-solver-399cda773035d99eaf1f4a129a666b3c4df9d1b1.tar.gz

神经RF NeRF（神经辐射场）的简单PyTorch实现。 （该项目目前正在开发中） 安装 选项1：使用点子 git clone https://github.com/murumura/NeRF.git cd NeRF-Simple pip install -r environment.txt 选项2：使用提供的Docker环境 我有构建该项目环境所需的dockerfile，非常欢迎熟悉docker基本操作的人员直接通过docker docker/dockerfile和构建/运行脚本（ docker/docker_build.sh和docker/docker_run.sh ）。 git clone https://github.com/murumura/NeRF.git cd NeRF-Simple cd docker sh docker_build.sh 如何运行？ 快速开始 一切设

NeRF：神经辐射场 ||| Tensorflow实现，优化单个场景的神经表示并渲染新视图。 * 1 ， * 1 ， * 1 ， 2 ， 3 ， 1 1加州大学伯克利分校， 2 Google研究中心， 3加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献ECCV 2020（口头演示，最佳论文荣誉奖） TL; DR快速入门 要设置conda环境，请下载示例训练数据，开始训练过程，然后启动Tensorboard： conda env create -f environment.yml conda activate nerf bash download_example_data.sh python run_nerf.py --config config_fern.txt tensorboard --logdir=logs/summaries --port=6006 如果一切正常，您现在可以在