Nerf_studio 使用记录(nerf 入门)

Nerf_studio 使用记录 这里写自定义目录标题Nerfstudio 安装和使用记录安装训练出现 Address already in use 的错误的时候，原因是因为Port已经被占据，执行以下命令。添加Camera 之后的 Render 命令Nerfstudio 代码笔记大致梳理具体如何从DataManger 中进行Random Sample pixel 来生成 pixel_batch?render 代码阅读和梳理修改了nerfstudio 的sprial_marching 的代码Nerfstudio 安装和使用记录

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参考网站：https://docs.nerf.studio/en/latest/quickstart/installation.html

安装

因为服务器无法联网，采用本地安装的方法进行安装：

conda create --name nerfstudio -y python=3.8conda activate nerfstudiopython -m pip install --upgrade pippip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这个链接无法在服务器联网安装，服务器一般不连外网

pip install git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch

可以去官网github下载

https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/

另外fmt 和 cutlass github 是给的超链接，因此上面的链接并没有下载 这两个包，需要手动下载和安装。

如果报错 ld: cannot find -lcudaexport LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.3/lib64/stubs:$LIBRARY_PATH"cd bindings/torchpython setup.py install

安装nerfstudio:

git clone git@github.com:nerfstudio-project/nerfstudio.gitcd nerfstudiopip install --upgrade pip setuptoolspip install -e .训练

下面这些配置是有顺序，更改顺序可能会报错。比如把 --viewer.skip-openrelay True 加在命令行的最后，会报错。应该跟在–viewer 的后面 在之前的权重上继续进行训练，加上 --load_dir 参数指定 ckpt 权重的 路径

ns-train nerfacto --data posters_v3/ --vis viewer --viewer.skip-openrelay True --viewer.websocket-port 7008ns-train nerfacto --data kitti360/ --load_dir ckpt_path --vis viewer --viewer.skip-openrelay True --viewer.websocket-port 7008

打开电脑浏览器的 localhost:7008,可以查看viewer中的训练过程。

ns-train nerfacto --data posters_v3/ --vis viewer --viewer.skip-openrelay True --viewer.websocket-port 7008 --load-dir ./nerfstudio-main/outputs/posters_v3/nerfacto/2022-12-29_142632/nerfstudio_models/

加上==–logdir== 参数可以从预加载模型开始训练

出现 Address already in use 的错误的时候，原因是因为Port已经被占据，执行以下命令。netstat -tunlpkill -9 pid_number

运行原始的nerf (vanilla-nerf):

## Viewerns-train vanilla-nerf --data nerf_synthetic/kitti360 --vis viewer --viewer.skip-openrelay True --viewer.websocket-port 7007## Tensorboadns-train vanilla-nerf --data nerf_synthetic/kitti360 --vis tensorboard

导出TSDF的Geometry

ns-export tsdf --load-config CONFIG.yml --output-dir OUTPUT_DIRns-extract-mesh --load-config outputs/../config.yml --output-path meshes/xxx.ply添加Camera 之后的 Render 命令

这里采用 nohup 的后端执行命令，即使关闭 Terminal 也照样执行程序代码。

nohup ns-render --load-config outputs/datasets-kitti360_mono_priors/monosdf/2023-02-06_125735/config.yml --traj filename --camera-path-filename outputs/datasets-kitti360_mono_priors/monosdf/2023-02-06_125735/camera_path.json --output-path renders/monosdf_output.mp4 &Nerfstudio 代码笔记大致梳理

Pipeline 如下：

DataParser 是什么？

DataParser 将各种形式的数据集作为输入，并且读取各个数据类别的Meta数据，返回的参数是DataparserOutputs

DataManager 是什么？

DataManger 返回的是RayBundle 和 RayGT 。对于大多数的NerfPaper ，NerfStudio 设立了 VanillaDataManger. 其随机在DataManger中随机采样了一些像素点。生成了Training Ray 的颜色和Gt 的颜色

每一次采样的 光线数量 由参数 --pipeline.datamanager.train-num-rays-per-batch 来指定，默认数值是1024

Code：

ray_bundle, batch = self.datamanager.next_train(step) Ray_bundle (1024)

具体如何从DataManger 中进行Random Sample pixel 来生成 pixel_batch?

在Sample 函数中，输入的是img_batch 参数，是一个Dict，包含image_idx 列表和 image （batch,H,W,C）的Tensor。

在 pixel_sampler.py 代码中，调用sample_method 均匀采样pixel。具体算法是生成均匀采样的随机数t(batch,3) 和 tensor([num_images, image_height, image_width]) 进行相乘，返回一个Tensor.

indices = torch.floor( torch.rand((batch_size, 3), device=device) * torch.tensor([num_images, image_height, image_width], device=device) ).long()Model是什么？

Model 是实际执行的 Nerf-based 算法。Model读取RayBundle 对象返回的是每一条Ray对应的 rendered color

一般包含的模块有：

# Fields # Ray Samplers # Colliders # Renderers # Losses # MetricsField 是什么？

Field 是 Model 模块中的一个重要的Component 。在大多数经典的应用当中，输入是3D 的Location 和 View direction 输出是 density 和 color 数值。

Pipeline 是什么？

在Nerfstudio 的代码中，Pipeline 包含Nerf方法所有的代码。在代码中有一个 Vanilla Implementation 类，负责从DataManger 中读取数据然后feed到Model当中。

render 代码阅读和梳理

对于在nerfstudio 的 Viewer 中会生成 camera.json 文件，解析这个json 文件，从其中读出 需要渲染的 相机的信息，包括 相机的 c2w 矩阵， 相机的内参数cx,cy 等。

elif self.traj == "filename": with open(self.camera_path_filename, "r", encoding="utf-8") as f: camera_path = json.load(f) seconds = camera_path["seconds"] camera_path = get_path_from_json(camera_path)

came_path 包含的信息如下所示： 得到了相机的参数，主要通过 _render_trajectory_video 进行渲染：

def _render_trajectory_video( pipeline: Pipeline, cameras: Cameras, output_filename: Path, rendered_output_names: List[str], rendered_resolution_scaling_factor: float = 1.0, seconds: float = 5.0, output_format: Literal["images", "video"] = "video",) -> None: """Helper function to create a video of the spiral trajectory. Args: pipeline: Pipeline to evaluate with. cameras: Cameras to render. output_filename: Name of the output file. rendered_output_names: List of outputs to visualise. rendered_resolution_scaling_factor: Scaling factor to apply to the camera image resolution. seconds: Length of output video. output_format: How to save output data. """修改了nerfstudio 的sprial_marching 的代码

可以按照相机的位姿 进行螺旋前景跑完整个场景

python scripts/render.py --load-config outputs/data_leader-train_00/nerfacto/2023-03-17_223503/config.yml --traj spiral --output-path trai00.mp4