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这里写自定义目录标题 Nerfstudio 安装和使用记录安装训练

Nerfstudio 安装和使用记录

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=3.8 conda activate nerfstudio python -m pip install --upgrade pip pip 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 -lcuda export LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.3/lib64/stubs:$LIBRARY_PATH" cd bindings/torch python setup.py install

安装nerfstudio:

git clone [email protected]:nerfstudio-project/nerfstudio.git cd nerfstudio pip install --upgrade pip setuptools pip 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

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

运行原始的nerf (vanilla-nerf):

## Viewer ns-train vanilla-nerf --data nerf_synthetic/kitti360 --vis viewer --viewer.skip-openrelay True --viewer.websocket-port 7007 ## Tensorboad ns-train vanilla-nerf --data nerf_synthetic/kitti360 --vis tensorboard

导出TSDF的Geometry

ns-export tsdf --load-config CONFIG.yml --output-dir OUTPUT_DIR

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