开源项目推荐：NeRF-Art

开源项目推荐：NeRF-Art

NeRF-Art NeRF-Art: Text-Driven Neural Radiance Fields Stylization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeRF-Art

1. 项目基础介绍及主要编程语言

NeRF-Art 是一个基于文本驱动的神经辐射场（NeRF）风格化方法的开源项目。该项目通过引入一种新颖的全局-局部对比学习策略，结合方向约束，实现了对预训练NeRF模型风格的高效转换。项目的主要编程语言是 Python。

2. 项目的核心功能

NeRF-Art 的核心功能是利用文本提示，对预训练的NeRF模型进行风格化处理。这种方法可以在不依赖网格引导的情况下，将3D场景转换到新的领域，同时改变所需的几何形状和外观变化。具体核心功能包括：

• 文本驱动的风格化：通过单一代码提示，即可实现NeRF模型风格的转换。
• 全局-局部对比学习策略：通过这种策略，项目能够同时控制风格转换的轨迹和强度。
• 几何形状和外观变化：在保持场景结构的同时，对NeRF模型的风格进行改变。
• 有效的噪声抑制：采用权重正则化方法，有效减少几何变换过程中的云状伪影和几何噪声。

3. 项目最近更新的功能

根据项目最近的更新，以下是一些新增功能：

• 优化了渲染性能：提高了渲染效率，使得在单个RTX 3090 GPU上渲染90个视角的时间大约缩短至30分钟。
• 增加了新的预训练模型和配置文件：用户可以选择更多的预训练模型和配置文件进行风格化尝试。
• 扩展了数据支持：项目提供了数据使用指南，帮助用户处理和使用自定义数据集。

通过这些更新，NeRF-Art 在功能和性能上都有了显著的提升，为用户提供了更加便捷和多样化的风格化选项。

NeRF-Art NeRF-Art: Text-Driven Neural Radiance Fields Stylization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeRF-Art