Разработка системы 3D-реконструкции через NeRF

Разработка системы 3D-реконструкции через NeRF

NeRF (Neural Radiance Field) — метод представления 3D-сцены как непрерывной нейронной функции, которая по любому направлению взгляда синтезирует фотореалистичное изображение. В отличие от классической фотограмметрии, NeRF не строит mesh: сцена кодируется в весах нейросети. Результат: беспрецедентное качество Novel View Synthesis — синтеза сцены с ракурсов, которых не было среди входных фотографий.

Nerfstudio: современный фреймворк

# Установка и запуск через nerfstudio
# pip install nerfstudio

from nerfstudio.configs.method_configs import method_configs
from nerfstudio.engine.trainer import TrainerConfig

# Выбор метода
config = method_configs['nerfacto']  # нейронный контекст = хороший баланс

config.pipeline.model.near_plane = 0.1
config.pipeline.model.far_plane = 1000.0
config.max_num_iterations = 30000

# CLI:
# ns-train nerfacto --data /path/to/images
# ns-render --load-config outputs/exp/nerfacto/config.yml \
#            --traj interpolate --output-path render.mp4

Методы семейства NeRF

Instant-NGP: быстрый NeRF

# instant-ngp обучается за минуты благодаря hash grid encoding
# Python binding:
import pyngp

testbed = pyngp.Testbed(pyngp.TestbedMode.Nerf)
testbed.load_training_data('transforms.json')  # COLMAP/nerfstudio формат

testbed.nerf.training.near_distance = 0.01
testbed.train(max_iterations=5000)

# Синтез нового ракурса
testbed.camera_matrix = look_at(eye=[0, 0, 2], target=[0, 0, 0])
frame = testbed.render(width=1920, height=1080, spp=8)

Подготовка данных: COLMAP preprocessing

NeRF требует точных позиций камер (camera poses). Стандартный путь — COLMAP SfM:

# Из набора фотографий → poses в nerfstudio формате
ns-process-data images \
  --data ./photos \
  --output-dir ./processed \
  --sfm-tool colmap \
  --matching-method exhaustive

transforms.json — выходной файл с интринсиками камеры и матрицами трансформации для каждого кадра.

Object Capture vs Scene Capture

Object NeRF (небольшой объект на столе): 30–100 фото вокруг объекта, равномерный угол, white/grey backdrop. Instant-NGP: 5 минут обучения.

Scene NeRF (комната, здание, outdoor): 200–500 фото, нужны indoor сцены с хорошей освещённостью, outdoor — в пасмурную погоду (равномерный свет). Mip-NeRF 360: 2–4 часа на A100.

Ограничения NeRF

• Динамические объекты: стандартный NeRF не работает с движущимися элементами (Dynamic NeRF — отдельная область исследований)
• Reflection/Transparency: зеркальные и прозрачные объекты — сложный случай (Ref-NeRF, NeuS — специализированные методы)
• Scalability: городская сцена требует Block-NeRF или Mega-NeRF

Экспорт 3D геометрии

NeRF хранит сцену в весах сети, но для использования в 3D-редакторах нужен mesh:

# Извлечение mesh из NeRF через Marching Cubes
from nerfstudio.exporter.exporter_utils import generate_point_cloud
from nerfstudio.exporter.marching_cubes import generate_mesh_with_multires_marching_cubes

mesh = generate_mesh_with_multires_marching_cubes(
    pipeline=trainer.pipeline,
    resolution=2048,
    bounding_box_min=(-2, -2, -2),
    bounding_box_max=(2, 2, 2),
    isosurface_threshold=0.0,
    output_path=Path('output.ply')
)