移动设备上的实时神经光场渲染：MobileR2L项目教程

移动设备上的实时神经光场渲染：MobileR2L项目教程

MobileR2L 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MobileR2L

1. 项目介绍

MobileR2L是一个开源项目，旨在在移动设备上实现实时神经光场（Neural Light Field，NeLF）渲染。该项目通过一种高效的网络架构，使得在资源受限的移动设备上也能达到高质量的3D场景渲染效果，同时保持实时性。MobileR2L在CVPR'23论文中提出，并在iPhone 13上实现了对1008x756图像的实时渲染。

2. 项目快速启动

环境准备

• 安装conda，创建并激活虚拟环境：

  conda create -n r2l python==3.9
  conda activate r2l
  conda install pip
  

• 安装PyTorch和相关依赖：

  pip install torch torchvision torchaudio
  pip install -r requirements.txt
  conda deactivate
  

克隆项目

• 克隆MobileR2L项目仓库：

  git clone https://github.com/snap-research/MobileR2L.git
  cd MobileR2L
  

训练教师模型（Teacher Model）

• 切换到教师模型目录并配置环境：

  cd model/teacher/ngp_pl
  conda create -n ngp_pl python==3.9
  conda activate ngp_pl
  conda install pip
  pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
  ...
  pip install -r requirements.txt
  

• 训练教师模型：

  python3 train.py --root_dir ../../../dataset/nerf_synthetic/lego --exp_name lego --num_epochs 30 --batch_size 16384 --lr 2e-2 --eval_lpips --num_gpu 4
  

训练学生模型（Student Model）

• 切换回MobileR2L目录，激活虚拟环境：

  cd ../../../MobileR2L
  conda activate r2l
  

• 使用4个GPU进行训练：

  sh script/benchmarking_nerf.sh 4 lego
  

3. 应用案例和最佳实践

• 案例1： 在移动设备上创建AR镜头，使用MobileR2L模型来渲染3D场景，提供沉浸式体验。

• 最佳实践： 为了确保模型在移动设备上的性能，建议在训练过程中使用与目标设备相似的环境和硬件配置。

4. 典型生态项目

• 项目A： 使用MobileR2L进行移动AR应用的实时3D渲染。

• 项目B： 将MobileR2L集成到移动游戏引擎中，实现高效的游戏场景渲染。

以上教程旨在帮助用户快速上手MobileR2L项目，并了解如何在实际应用中使用这个开源项目。

MobileR2L 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MobileR2L