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memo - 2023年9月の記事
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Photogrammetry Vs NeRF

タイトル・Google翻訳
上位 5 つの 3D スキャナー アプリを比較 | 写真測量 VS NeRF VS LiDAR

もう、何が何やら.. 何が良いやら..

左端の「KIRI Engine」は、Freeアプリ。

YouTubeでの比較動画















鈴台で、Coffee Break..

一見、無駄?なローテーション。

SketchUp(3D) → Blender(2D) → NeRF(3D)

SketchUpのモデルをBlenderで撮影。
1280x1280のPNG画像(約1.25MB/枚)を100枚撮影。 100枚の生成時間は Eevee で44秒と高速



Instant-ngpでトレーニング中の画像

添付ファイル 添付ファイル


「NeRF」メモ

個人的メモ

Anaconda:
conda activate ngp

cd D:\NeRF\ngp\instant-ngp(セットしたディレクトリ)

COLMAP:
python scripts/colmap2nerf.py --colmap_matcher exhaustive --run_colmap --aabb_scale 16 --images <データフォルダ・パス>


Instant-ngp:
D:\NeRF\ngp\instant-ngp\build\testbed.exe --scene <画像データフォルダ・パス>



Coffee Break..

NVIDIA’s New AI: Wow, Instant Neural Graphics!

トレーニング中!



Coffee Break..:Instant-ngp

Instant-ngp:
ngp/instant-ngp/external/ffmpeg/ffmpeg-5.1.2-essentials_build/bin/ffmpeg.exe のビデオ(.mp4)作成テスト

編集中のカメラパス Zオーダーは、コントローラより優先(スナップショット通り)


動画・カメラワークは適当。
動画解像度 1920x1080, 1024x576 2パターン

ffmpeg.exe作動時、FANはフル回転。
毎秒1フレーム程度の超低速!
添付ファイル 添付ファイル


Coffee Break.. 

まだまだ 謎深し..

transforms.json ファイルを相対パスで生成できるよう「COLMAP」ソースを編集するか、生成された transforms.json そのものを編集するか?

写真データを好きな場所でトレーニングして、好きな場所に保存したい。
と、なれば、transforms.json を編集する方が圧倒的に早い!
現在は生成後のjsonファイルをすべて相対パスに書き換えている。
5000行程度のjsonファイルなら瞬時に終わる。(現在までの個人の感想)

トレーニングデータは360度


トレーニングデータ、drums
トレーニング済みデータ ingp

ingpファイルは「Instant-ngp.exe」を起動後、画面にドロップするだけ。
添付ファイル 添付ファイル


TurboNeRF for Blender




言語の環境を整え、テスト。

https://github.com/JamesPerlman/TurboNeRF

Blender「NeRF」は様々な環境指定があり、整合性の取れてないシステムもいくつか。
レンダー開始後しばらくすると落ちる!..落ちる..


リミットかけて、制限付きで処理中。 
GBファンは常にフル回転状態! PCケースもそこそこに熱い!


処理終了後の操作で落ちた。  終わった!
しばらく "お・あ・ず・け"
添付ファイル 添付ファイル


instant-ngp、「NeRF」個人メモ

いずれ忘れるのでメモ

Instant-ngp・インストール参考サイト
https://github.com/bycloudai/instant-ngp-Windows

システム関係ダウンロード・リンク(個人的なPC環境)


Visual Studio 2019

cmake

Anaconda

NVIDIA OptiX

CUDA Toolkit

colmap

Git

Python

OpenEXR-1.3.2-cp39-cp39-win_amd64.whl

1..必要なシステムを個人の環境に合わせてインストール。
2..PCの「環境変数」を構築した環境にあわせてパス、ディレクトリなどを設定

以下のダイアログは、今回の個人的な環境


パスの設定


pipなど、ほとんどの作業が「Anaconda」。 手順は多いが、難易度はそれほど高くなく、多少の時間を要するだけ。



システムの構築後には、一工夫いる。 各人の説明が分かれるところ。

とりあえず構築が終了したら「Instant-ngp」のフォルダ内にある「Instant-ngp.exe」を起動。

【サンプルファイルでテスト】
次に、「data/nerf」フォルダ内の、「fox」フォルダをまるごとシステム画面にドラッグ・アンド・ドロップして、画像が表示されればインストールは成功。


インストール後の「Instant-ngp」にはサンプルの、「fox」データが収録されている。
( transforms.json 学習ファイルと、学習に使用した画像フォルダは常にペア)


続く..


「Instant-ngp」計算終了

ビデオ画面の一幕が3Dとして実態化した瞬間!

さすがに重いが、正面に見える街並みがまるごと3Dデータとして残る。



出力された「transforms.json」学習データは205枚の画像で 6,200行



意味の無い動画添付。
プレビューや、データ出力用のシステムの操作については未習得。


【赤青メガネ必要】
解像度を上げ、時間をかけるとこんな感じの3D化が可能なのかも知れない?

添付ファイル 添付ファイル


空き容量

4時間以上経過。 未だ終わる気配無し..

パンク前に、空き容量確保のための消去データ検討中。



ちゃんと言ってる。 これだ!



朝のCoffee Break...

Nerf(ngp)二日目の朝。

既出の点群データを「instant-ngp」でやってみた。

「VisualSFM」で出力した67枚の並行移動した画像からの点群データ。 
上に見えるアーチ状の画像が点群生成用。



同じ枚数で生成した「instant-ngp」の画像。 67枚で5分以上かかったが、人物まで判るレベル。
右に見える白い縦線はバウンディングボックス。



先に、コントロールの説明を読まないと操作が "どもならん!"
表示直後の動画添付。 説明はこれから読むのでグダグダ..
添付ファイル 添付ファイル


「Nerf」にハマって、Coffee Break..

「D:」ドライブに「instant-ngp」フォルダを再構築し、サンプルのきつね写真を拝借して3D化テスト。
あとはブレンダーとの共有のみ。

データ専用に再構築後した、個人的なフォルダーのパス


「instant-ngp.exe」に読み込んだ「Nerf」学習データ



同じくサンプル画像から生成した「train」学習データの3D化



「instant-ngp.exe」を「build」フォルダにある「testbed.exe」から起動する説明にハマり、沼状態!
「build」フォルダに展開した「instant-ngp.exe」を、「testbed.exe」にファイル名変更することで無事脱出。

ここを参考に、同じ沼にハマったときはお試しあれ。

起動直後の意味不明な操作動画を添付。 いつか慣れる..ハズ。
添付ファイル 添付ファイル