Step by Step process of using Nvidia NeRF
So, for people who are reading this blog a small disclaimer I am not a developer so I haven’t added many code-related details but more of a description at a base level. If you want full video or proper coding instructions you can check the NVIDIA site.
I previously wrote about the basics of Nvidia NeRF so you can read about it before diving into this blog.
- What is Nvidia NeRF?
- What are the system requirements for Nvidia NeRF?
- How to install Nvidia NeRF?
- How to create an Instant NeRF?
What is Nvidia NeRF?
NVIDIA NeRF (Neural Radiance Fields) is a deep learning-based approach for synthesizing 3D scenes from 2D images. It is a volumetric rendering technique that uses a neural network to represent a 3D scene as a continuous 3D function.
NeRF aims to reconstruct a 3D model of a scene from a collection of 2D images taken from different viewpoints. This involves estimating the scene’s 3D geometry, appearance, and lighting. NeRF does this by training a neural network to predict the radiance (color and brightness) at any point in the 3D space of the scene given a camera position and direction.
The training data for NeRF consists of pairs of images and corresponding camera parameters, which are used to generate synthetic views of the scene from different viewpoints. The network is trained to minimize the difference between the artificial and actual views of the scene.
What are the system requirements for Nvidia NeRF?
The system requirements for running Nvidia NeRF depend on the specific implementation and the size and complexity of the 3D scenes being generated. However, running NeRF requires a computer with a powerful graphics card and sufficient memory and storage capacity.
Here are some recommended system requirements for running NeRF:
- A powerful GPU: NeRF requires a graphics card with many CUDA cores and memory capacity to handle large amounts of data in rendering 3D scenes. NVIDIA’s GeForce RTX or Quadro series GPUs are recommended for the best performance.
- Sufficient RAM: Running NeRF can be memory-intensive, especially when working with large datasets. At least 32GB of RAM is recommended for best performance.
- Large storage capacity: Generating 3D scenes with NeRF can require much storage space, especially for high-resolution textures and models. A solid-state drive (SSD) with at least 1TB storage capacity is recommended.
- A compatible software environment: NeRF implementations typically require a specific software environment, including frameworks like TensorFlow or PyTorch and CUDA and cuDNN libraries for GPU acceleration. The specific requirements will depend on the implementation being used.
How to install Nvidia NeRF?
The installation process for Nvidia NeRF can vary depending on the specific implementation and the environment in which it will be run. Here are some general steps to follow for installing NeRF:
- Install Anaconda or Miniconda, which are package managers for Python.
- Create a new conda environment for NeRF and activate it.
- Install PyTorch, a deep learning framework, and other required dependencies using pip or conda.
- Clone the NeRF GitHub repository and navigate to the project directory.
- Download the pre-trained model weights from the project website and place them in the appropriate directory.
- Run the demo script to test the installation and generate a 3D reconstruction of a scene.
These steps may vary depending on your operating system, hardware configuration, and software versions. It’s recommended to follow the official installation guide provided by the NeRF project team for the most up-to-date and detailed instructions.
How to create an Instant NeRF?
NeRF (Neural Radiance Fields) is a deep learning-based method for creating photo-realistic 3D scenes from 2D images. Creating an Instant NeRF involves using pre-trained models and libraries to quickly generate 3D models from 2D photos. Here are the steps to create an Instant NeRF:
- You must install libraries such as PyTorch, NumPy, and OpenCV to create an Instant NeRF.
- Download pre-trained NeRF models from online sources, such as the NeRF GitHub repository.
- Collect images of the object or scene you want to model in 3D. Make sure the photos are high-resolution and taken from different angles.
- Use a depth estimation algorithm to generate a depth map for each image.
- Use the pre-trained NeRF and depth maps to generate the 3D model. Several Instant NeRF algorithms, such as FastNeRF and TinyNeRF, can quickly develop 3D models.
- Once you have generated the initial 3D model, you can refine it using techniques such as multi-view stereo and mesh optimization to improve the accuracy and quality of the model.
- Finally, visualize the 3D model using tools like Blender or Unity or create a web-based 3D viewer.
In conclusion
Nvidia NeRF is a powerful technique that allows the creation of highly realistic and detailed 3D models from 2D images. Its ability to capture complex lighting and surface textures has many potential applications in fields such as virtual and augmented reality, gaming, and film. While implementing Nvidia NeRF can be difficult and time-consuming, following a step-by-step approach can help ensure success.
By using high-quality input data, fine-tuning model parameters, and carefully selecting training and testing sets, researchers and developers can create stunning 3D models that are both accurate and visually appealing. As the field of 3D modeling continues to evolve, Nvidia NeRF will likely play an increasingly important role in shaping the future of digital media.
3D-сцена из обычного фото — это теперь может получить любой!
Регистрация и использование нейросети от Nvidia – бесплатно. Но получится не у всех.
Nvidia анонсировала нейросеть Instant NeRF еще в марте 2022 года. Тогда многих впечатлили кадры с ее возможностями. Теперь функционал доступен всем желающим. Рассказываем, как работает Instant NeRF, как ее установить и опробовать.
Instant NeRF от Nvidia
Instant NeRF — это нейросеть, которая за считанные секунды может из нескольких двумерных изображений создать 3D-сцену. Для этого алгоритм использует обратный рендеринг — процесс, позволяющий моделировать приблизительное поведение света в реальном мире. Эта технология появилась еще до нейросети Nvidia, но именно эта компания смогла ускорить создание трехмерных сцен из 2D-изображений, сократив процесс до нескольких секунд.
Модель может быстро обработать несколько десятков фотографий, приняв при этом в расчет ракурсы камеры, с которых велась съемка, и затем визуализировать получившуюся 3D-сцену. Последний этап занимает десятки миллисекунд.
Nvidia могла монетизировать эту технологию, сделав из нее платный или подписной сервис, однако компания просто выложила исходный код нейросети на GitHub и рассказала, как его установить на свой компьютер. Но об этом чуть позже. Перед этим предлагаем вам взглянуть на то, что может сделать эта нейросеть:
И даже это еще не всё — посмотрите на рекламу МакДоналдса (не путать с «Вкусно — и точка»!), которая была создана на базе технологии Nvidia:
Конкретно в этом случае использовалась не нейросеть NeRF, а приложение Luma AI, но база у этих двух программ одна и та же — исходный код, созданный специалистами Nvidia.
Хотите сделать свой видеоролик? У специалистов TexTerra вы можете заказать съемку видео — за качество ручаемся.
В Google и «Яндексе», соцсетях, рассылках, на видеоплатформах, у блогеров
Как установить Instant NeRF на компьютер
Начнем с требований. Конечно же, у вас должна быть видеокарта Nvidia — без нее никак. Поколение видеокарты определяет, какой из трех вариантов дистрибутива вы можете скачать. Посмотреть свою видеокарту в Windows вы можете через Диспетчер устройств во вкладке «Видеоадаптеры».
Установить Instant NeRF можно и на компьютер с Linux, а вот на macOS, увы, нейросеть не будет работать. Но перед скачиванием дистрибутива вам придется еще скачать пакет разработчика CUDA 12 версии размером 3,4 Гб, а также программу CMake версии v3.21 для сборки исходного кода. Также нужен компилятор с поддержкой C++ — подойдет Visual Studio 2019 или 2022.
Лишь после этого вы можете посмотреть инструкцию по установке — она довольно простая и заключается в скачивании архива и запуске всего одного файла .exe. Если вы лучше понимаете наглядные инструкции, Nvidia приготовила для вас видеогайд, который можно посмотреть ниже:
Мы попытались установить все компоненты на машину с подходящими характеристиками — Windows 10 и видеокартой Nvidia RTX 3060. Но при попытке установить пакет разработка CUDA система выдала ошибку и отказалась ставить программу. А без CUDA Instant NeRF работать не может.
А у вас получилось установить нейросеть Instant NeRF на компьютер? Отпишитесь в комментариях!
Технология NVIDIA «Instant NeRF» моментально преобразует 2D фотографии в 3D сцены
Все привыкли, что фотографируя мы переносим «3D сцену» в «2D изображение». Ну а как насчёт того, чтобы перевернуть этот процесс с ног на голову? Есть ли такой способ, при котором возможно из плоского 2D изображения, сделать реалистичную 3D сцену? ИИ инженеры с командой NVIDIA Research работают над обратным рендерингом, который подразумевает под собой использование искусственного интеллекта для расчёта, как свет падает и отражается на фотографии, чтобы воссоздать 3D сцену из 2D изображений, снятых под разным углом. Команда NVIDIA Research заявляет, что разработала алгоритм, который позволяет сделать такой рендеринг почти моментально. Это первый в своём роде подход, использующий обучающиеся нейронные сети и производящий быстрый рендеринг.
NVIDIA применяют этот подход для «Neural Radiance Fields» или также известный как NeRF. NVIDIA заявляет, что этот новый подход, названный «Instant NeRF», самый быстрый NeRF подход на данный момент. В некоторых случаях он в 1 000 раз быстрее остальных подходов. Подход может изучать несколько десятков фотографий в « считанные минуты» а Instant NeRD может зарендерить конечную 3D сцену за «десяток миллисекунд»
Нейронная сеть NeRF может зарендерить 3D сцену, использую 2D изображения. К примеру, вам необходимо запечатлеть объект со всех сторон. Для этого вы делаете много снимков с разных углов, которые, конечно же, не предоставят полноценную информацию о всей сцене. Из этих фотографий, NeRF, используя ИИ, восполняет недостаток информации, затем обучает нейронную сеть для воссоздания 3D сцены. NeRF предугадывает направление света с любой точки в 3D пространстве.
Чем Instant NeRF отличается от других подходов? NVIDIA пишут, ‘Для человека естественно ощущать глубину и то как выглядит объект, благодаря тому, что наши глаза видят две разные картинки, которые потом мозгом интерпретируются, как объемное изображение. Для ИИ задача стоит посложнее. Для обучения NeRF, на ранних стадиях, требовались часы. Instant NeRF позволяет уменьшить это время, используя технику NVIDIA. Эта техника, оптимизированная под графические карты NVIDIA, гораздо быстрее.
« Если стандартное 3D воспринимается как полигональная сетка, сродни векторным изображениям, то подход NeRF как растровое изображение, запечатлевает путь света отраженного от объекта или внутри сцены» заявляет David Luebke, вице президент по графическим исследованиям в NVIDIA. «В таком плане Instant NeRF может быть также важен для 3D, как цифровые камеры и JPEG компрессия для 2D фотографии — значительно увеличивая скорость рендеринга, простоту использования и возможностью делиться».
NVIDIA заявляет, что Instant NeRF может использоваться для создания аватаров или сцен для виртуальных миров, для захвата видеоконференций с участниками и окружением в 3D, или воссоздать 3D сцену для цифровых 3D карт. Технология Instant NeRF, также может использоваться для обучения роботов и автопилотов для лучшего распознавания окружения.
NVIDIA показали Instant NeRF на презентации GTC 2022. Полное видео вы можете посмотреть ниже.
Инженеры показали возможности нейросети NVIDIA Instant NeRF, которую называют «Полароидом будущего» Статьи редакции
В конце марта 2022 года компания NVIDIA презентовала нейросеть Instant NeRF, которая создаёт 3D-объекты и целые трёхмерные пространства из нескольких десятков снимков.
В начале лета несколько инженеров поделились своими работами, созданными при помощи алгоритмов. Авторы большинства представленных ниже рендеров создали их без помощи дронов, делая снимки только на камеру смартфона.
Ещё в апреле 2022 года разработчик Юг Брюйер обнаружил необычный «побочный эффект», который возникает при работе Instant NeRF, когда в обрабатываемой сцене находится зеркало.
Другие примеры работа ИИ-алгоритмов впечатляют не менее сильно.
В киберпанке такое видел, там чувака застрелили и продали это видео
Мусорщики еще пытки в таком виде продают
думал картинка, сам испугался
Как бы мы не ругали Куртку за жадность, но нужно признать, что Нвидия делает огромный вклад в нейросети и искусственный интеллект
Я вообще смотрю каждый раз на такие ролики и у меня шок
Да это вечная дтф жадность когда за работу хотят денег
Огромный проприетарный вклад*
Интересно что новая эра развития нейросетей и искусственного интеллекта стала возможна благодаря росту вычислительной мощности видеокарт. А основным спонсором этого роста были обычные геймеры))
Прогресс это производное от прибыли, которая стоит во главе.
Сколько раз уже хуанг устраивал искусственный дефицит, а мог бы часть прибыли тратить на R&D, будут востребованы в будущем, а не только под проприетарный продукт-технологию, которая наиболее капиталоёмкая, а не свободное ПО, которое бы использовал, и развивал, весь мир.
тебе потом жить в этом цифровом гулаге поедая пальмовое масло в неменее пальмовой воображаемой вселенной где всё будет так же омерзительно как и то что ты сейчас потребляешь,так что нет,это всё только ухудшит и без того ублюдочный мир
Правила диктует рынок, а не куртка. Куртка как раз двигает индустрию вперед.
Дикпики в 3D, балдеж
Дикпик в 3D — ощути объем!
и нахуй она нужна? не вижу практического применения
Создавать 3D-модели и пространства, в том числе для игр
Лет 200 назад были вопросы по типу "а нахуя нужно это ваше электричество?"
Сначала изобретают, потом практическое применение находят в большинстве случаев
Ты увидел предмет, тебе нужна его модель (даже примерная сойдет), несколько фото.. Профит.
Китайцы прыгают от радости, тырить прототипы техники с выставок теперь легче в разы))
А сверхзвуковые ракеты с огибанием рельефа местности, в т.ч. и городской, по сложной траектории в нескольких вариантах маршрута до цели долетят на перфокартах, которые сделали деды в 60-х годах прошлого века?
Google карту переведут в 3D и будет GTA на всей планете.
Вы представьте сколько раз с этой технологией будут просить перефоткать
Нейросеть и перефоткает.Ей же не впадлу.
Не подскажите, что за игра?
Давно известная штука)
Да, только эта сетка работает быстрее
В первом же ролике пиздеж. Тени и положение рук не совпадают.
кстати да)
очевидно что солнце на ±2 часа сдвинулось
может просто снимали столько для промо)
я такое видел в Detroit: Become Human
И в Evil Within 2:
Я чо то не понял от чего тут надо ссать кипятком. Ролики забавные, но ровно на один раз. А практическое применение то какое?
Время покажет, как писали выше раньше и электричество юзали лишь для дрыганья лапки лягушки. Свидетели тех экспериментов 300 лет как в могилке, зато сейчас уже их правнуки наблюдают за запуском пассажирских электросамолетов. Все начинается с баловства выгодоприобретателями становятся будущие поколения.
Заебали блядь. Нахуя вы это блядь показываете, если приобрести нельзя? Зачем дразните типа "а у нас есть, а вам мы хрен дадим".
Пока не дадут эту хуйню скачать и пока я лично не смогу хоть что-то с ней для своих игр сделать — просто идите нахуй
Хоть бы немного изучил тему. На гитхабе лежит оно, ждет тебя, иди компилируй по инструкциям в свое удовольствие
Зато коммент написать время нашел.
пока хуйня, будем продолжать вести наблюдение
у нас тут 3D модель! (правда нужно снять 10 кадров с разных ракурсов, НО зато)
Ну а как ещё то?) Время, когда 3D-модель нужно будет представить в своей голове ещё явно не пришло.
Лучше ее слепить в редакторе убив на это целую неделю, не так ли?)
сделай 20 фоток на телефон, плез, чтобы они создавали возможность быть в любой точке сцены.
Она крутая, когда хватает видеопамяти. Например на 6Gb можно обработать 50 1920х1080 cнимков..
И что? У всех сейчас 8+гб, а через пару лет будет 12-16
Что то год за годом читаю про то как nvidia показывает какие то приколы с нейросетями, а ссылок на приложение самому потыкать все нет ��
В первых примерах во время съемки девушка улыбается, а на финале другое положение головы и нет улыбки. Короче даже съемка съемки у инвидии постановочная, в духе их графиков производительности.
Ща поймал себя на мысли, что боюсь будущего с его нейросетями, фейками и вещами, которые я скоро перестану понимать. старость близко
Фотограмметрия на минималках?
Эффектно, теперь порно-контент выйдет на новый уровень когда технологию допилят и сделают совместимой с VR
Еще бы с отражениями как-то бы ее научили работать, и вообще было бы шикарно.
Это почти нереально. Отражения, прозрачные предметы и предметы с зеркальной поверхностью — крайне плохо воспроизводятся
Никак .
Блестящие/бликующие поверхности — для фотограмметрии беда — их пока приходится вручную менять.
А уж если они криволинейные — то это вообще пиздец.
Наеб. На тени глянь.
Прикольно, типа как в блейд раннере
Мне не понятно, эту штуку можно на своём девайсе запустить, или нужно облачным сервисом от нвидии пользоваться? Если можно на своём девайсе, то поделитесь ссылкой на инструкцию пожалуйста.
Как будто новый мод на графику в ГТА5
Инстаграм выйдет на новый уровень и адулт видео тоже
Я правильно понимаю что требуется знать положение камеры для каждого снимка? Если да — то как-бы не лучше обычной фотограмметрии, и из обычной пачки снимков готовый результат не получить.
Это как натуральное коровье молоко и заводское разбавленное в упаковке.
Настоящая съемка с дрона и сгенерированное видео.
Фото с зеркальной камеры и фото сделанное маленькой дырочкой смартфона.
Вроде для инсты нормально, а как на мониторе посмотришь — так ужас ужас.
Афекс твин вошел в чат
Надо менять профессию. Ещё год, два и обычные прогеры уже не так будут востребованы
Отличная вещь для создания тех же 3D-двойников для заводов, например, digital-копий.
гои и не догадываются что это всё для их "безопасности",будете сидеть нямая пальмовый маффин запивая соевым молоком в воображаемом мире,так вас проще контролировать,сидите себе дома питаетесь кормом для тараканов особо не плодитесь и тд
ps в одной серии чёрного зеркала было что то подобное где рабы системы крутили педали что бы вырабатывать электричество