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

Instant-ngp、「NeRF」を、Blenderでトレーニングと、レンダー。

使用した、GitHub・プラグイン
https://github.com/JamesPerlman/TurboNeRF

Instant-ngpと、Blenderとのデータ・リンクが手間なので、一本化した方が望ましい。
散々落ちまくった挙げ句、その後の調整（修正とも）で、やっと安定した。


Blenderで、Instant-ngp「NeRF」トレーニング中の画面
最初はフルHD解像度のビデオ動画（既出）を1000ステップ程度の短時間テスト。


Instant-ngpと速度的に大差ないが、5000〜10000ステップやる勇気はまだ無い！
トレーニング中のBlenderもGBファンはフル回転。

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

トレーニング中！

ドラム3Dデータを、「NeRF」論文著者データ公開先からダウンロード

前出のBlenderスクリプトを実行して、PNG画像とJSONファイルを生成。
（JSONファイルは相対パス）
設定：PNG生成500枚、解像度800ｘ800


生成されたPNG画像。　RTX3050環境で、一枚4秒程度で進行。
JSONファイルも同じフォルダ内に生成される。


「Instant-ngp」に、フォルダごとドロップしてプレビュー。


BlenderNeRFプラグインを使用しない場合の実行スクリプトとして利用できる。

https://github.com/maximeraafat/BlenderNeRF

無意味に「Blender・NeRF」

https://github.com/maximeraafat/BlenderNeRF

少し逸れるが、こちらも参考になる。
https://qiita.com/live2d_dev/items/7e1628670f299036cf5f

次はこれか！



Blender json ファイル生成テスト：
カメラ PLAY COS（調整無し）実行時の様子
レンズ50mm、半径4m、100フレーム


プラグイン・Documents（抜粋）....

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"

NeRF plugin・メモ

期待大！