HumanNerf三维重建Pytorch使用Pycharm运行0基础教程_human nerf 搭建

大家好！

(先唠嗑，直奔主题的可以直接跳到文末)

在继Nerf（神经辐射场）通过神经渲染在三维重建领域取得了比较明显的突破后，22年，华盛顿大学和谷歌提出了HumanNerf，其能够从视频中合成人的三维模型。
相比于2020年Nerf最初训练的耗时性，不稳定性，之后英伟达提出Instant Nerf，提速1000多倍，只需要几秒就可以渲染出相应图片的3D object文件模型；另外针对大规模场景的重建，谷歌借助Mip-Nerf 360实现了对大规模街景和真实世界对象的逼真3D建模，取得了不错的效果。

但对人体渲染的并未得到比较好的解决，仍然吃算力，吃数据，算法等等。于是HumanNerf因此被提出来，他主要贡献是
（1）引入一种自由视点渲染方法——适用于人类复杂身体运动的视频。
相关实现细节可以具体看论文去了解。
下面我将介绍下如何去对HumanNerf来个QuikStart！
HumanNerf三维重建Pytorch使用Pycharm运行0基础教程 这个是我发在B站的视频讲解，文章看不懂可以搭配视频看

官方代码在下面的链接
HumanNerf官方代码

论文地址

首先介绍下官方的方法：（文末有我打包好，更方便的复现方法）

（1）配置环境

（2）下载模型

（3）准备/下载 数据（需要发邮箱去要）

（4）训练模型

（5）渲染输出

结合自己需要选择 命令代码

好了，好了，真要这么麻烦感觉大家都不会去尝试
接下来是我实现复现后整理好的项目包，在我的项目包基础上进行运行会更加快。（预训练的模型和数据都已经下载好了），获取方式在文末！

超快速Start

1：百度网盘下载好，打开，目录如下

2：配置python环境，

注意里面的torch需要安装和自己笔记本（or服务器环境）显卡GPU相应的版本的，可以在pytorch官网查到。

3：输入响应的指令，就可以开始训练了

结合自己的需求，这些指令可以在README.md 文件里面找到
python run.py
–type tpose
–cfg configs/human_nerf/zju_mocap/387/adventure.yaml

4：实验结果保存在experiment 文件夹下面，可以自行查找

提示：
因为我的笔记本只有1个显卡并且显存比较小，所以这里 num_workers选的是1，官方代码默认的是4，如果算力资源充足的话可以自行调整。

最后的结果，以图片帧的形式保存在文件夹。

具体实现效果可以在下面的链接观看
这是他们的项目主页

项目地址在
HumanNerf打包项目
视频讲解

另外后续会在B站更新相应的视频讲解视频，up同名，出门吃三碗饭，公众号 AI知识物语 ，也会同步更新相应的文章！
如果有自己修改参数的需求，或者不懂源码，可以在我b站视频下评论or微信公众关注私信下，看到都会回的。
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下次再见！(^o)/~