本日はAI、モデリング枠です。
先日NeRFに関しての勉強を始めました。
本日はNVIDIAの提供しているinstant-NeRFを実際に導入していきます。
〇NeRFとは？
NeRFはNeural Radiance Fieldsの略でカルフォルニア大学の研究員が2020年３月に発表された真新しい技術です。
Radiance Fields…輝度フィールドという空間上の点の輝度と密度の概念をもとに空間内の３次元情報を予測する技術です。
このRadiance Fieldsをニューラルネットワークで近似計算する手法がNeRFになります。
〇Instant-ngp
NVIDIAでは75年前のポロライドの逆のことに取り組むという目標でNeRFの技術を用いて従来よりより高速に3DCGを構築できるinstant-NeRFを2022年に発表しました。
こちらのリポジトリを使用します。
こちらのリポジトリはNVIDIAが公開しているリポジトリをもとにチュートリアルが追加されたものです。
①MSBuildExtensionsフォルダの中身をVisualStudioの階層へコピーします。
MSBuildExtensionsは以下の階層にあります。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
コピー先のフォルダは次の階層になります。
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations
②Gitを使用して次のプロジェクトをCloneします。
git clone --recursive https://github.com/nvlabs/instant-ngp
③Developer Command Promptを開きCloneしたプロジェクトのinstant-ngpの階層へ下ります。
④次のコマンドを実行します
cmake . -B build cmake --build build --config RelWithDebInfo -j 16
cMakeはC言語系のビルドを実行するソフトウェアです。
こちらのコマンドは処理に時間がかかります。筆者の環境では8分ほどかかりました。
⑤anaconda promptを開きます。
インストールされていない場合は次からインストールします。
AnacondaはPythonの実行環境ですが、コンピュータサイエンスなどに用いられることが多いツールです。
⑥以下のコマンドを実行します
conda create -n ngp python=3.9 conda activate ngp pip install -r requirements.txt
⑦最後にColMapを導入します。
ColMapインストール後は[システム環境変数の編集]より[システム環境変数]にPathを登録する必要があります。
以上で環境がすべて整いました。
明日はデータセットのセットと実際に実行を行います。
