note文章目录note一、diffusion模型1.1StableDiffusion简介1.2和GAN对比的优势二、Latentdiffusionmodel原理2.1潜在空间(LantentSpace)2.2自动编码器和U-Net2.3文本编码器三、代码实践3.1模型权重checkpoints3.2StableDiffusionv1模型推理3.3安装StableDiffusionWebUiReference一、diffusion模型1.1StableDiffusion简介稳定扩散模型（StableDiffusionModel）是一种用于描述信息传播和创新扩散的数学模型。它基于经典的扩散方程，
目录前言run_nerf.pyconfig_parser()train()create_nerf()render()batchify_rays()render_rays()raw2outputs()render_path()run_nerf_helpers.pyclassNeRF()get_rays_np()ndc_rays()load_llff.py_load_data()_minify()load_llff_data()render_path_spiral()前言要想看懂instant-ngp的cuda代码，需要先对NeRF系列有足够深入的了解，原始的NeRF版本是基于tensorflow
前言本期内容为对Nerf神经辐射场的网络结构以及其使用的体渲染技术的一个介绍。文章会同步更新到公众号AI知识物语，并且后续有需要也会更新响应的讲解视频到B站，同名出门吃三碗饭开讲！简单介绍NerfNerf是2020年的一篇ECCV论文，其贡献就是通过提供2维信息来渲染3维复杂的真实场景。在介绍Nerf网络结构以及体渲染近似前，我们需要知道下面的知识：（1）Nerf流程：输入数据（空间、方向信息）—>通过MLP网络—>输出对应的数据（点密度、颜色信息）—>对各个点、光线进行渲染—>渲染后输出像素值—>对比预测的像素值和实际像素值的损失值，并优化—>网络训练好后，可以得到各个角度的视图（视图也就是
LatentDiffusion论文笔记论文：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelshttps://arxiv.org/abs/2112.10752https://github.com/CompVis/latent-diffusion模型结构简单来说，就是先用一个编码器E\mathcal{E}E把图片压缩到隐空间（H×W×3→h×w×cH\timesW\times3\toh\timesw\timescH×W×3→h×w×c），然后让Diffusion模型ϵθ\epsilon_\thetaϵθ在压缩后的特征上工作，最后用解码器
High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels（CVPR2022）https://arxiv.org/abs/2112.10752GitHub-CompVis/latent-diffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelsGitHub-CompVis/stable-diffusion:Alatenttext-to-imagediffusionmodelAI作画近期取得如此巨大进展的原因个人认为有很大的功劳归属于StableDiffusion的开源。Sta
纯基于MLP的神经辐射场（NeRF）由于模型容量有限，在大规模场景模糊渲染中往往存在欠拟合现象。最近有研究者提出对场景进行地理划分、并采用多个子NeRF，分别对每个区域进行建模，然而，这样做带来的问题是随着场景的逐渐扩展，训练成本和子NeRF的数量呈线性扩大。另一种解决方案是使用体素特征网格表示，该方法计算效率高，可以自然地扩展到具有增加网格分辨率的大场景。然而，特征网格由于约束较少往往只能达到次优解，在渲染中产生一些噪声伪影，特别是在具有复杂几何和纹理的区域。本文中，来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了一个新的框架，用来实现高保真渲染的城市（Ubran）场景，同时兼顾计算
原文:instant-ngp/nerf_dataset_tips对于NeRF还不太熟悉的同学，推荐先学习下基于NeRF的三维内容生成我们实现所需的初始相机参数在transforms.json里提供，格式和NeRF:NeuralRadianceFields是兼容的。为此我们提供了脚本scripts/colmap2nerf.py来方便这些工作，它可以用来处理视频或者序列图片，基于开源的COLMAP运动获取信息法来获取必要的数据。训练过程对数据非常挑剔，为了获得好的结果，不能包含错误标注的数据，不能含有模糊的帧（运动模糊和失焦模糊都不行），本文试图给出一些建议，一个好的准则是如果在20秒之内你的模型
原文:instant-ngp/nerf_dataset_tips对于NeRF还不太熟悉的同学，推荐先学习下基于NeRF的三维内容生成我们实现所需的初始相机参数在transforms.json里提供，格式和NeRF:NeuralRadianceFields是兼容的。为此我们提供了脚本scripts/colmap2nerf.py来方便这些工作，它可以用来处理视频或者序列图片，基于开源的COLMAP运动获取信息法来获取必要的数据。训练过程对数据非常挑剔，为了获得好的结果，不能包含错误标注的数据，不能含有模糊的帧（运动模糊和失焦模糊都不行），本文试图给出一些建议，一个好的准则是如果在20秒之内你的模型
文章目录前言一、数据准备二、从blender数据构造colmap数据集三、COLMAP重建流程1.抽取图像特征2.导入指定相机内参3.特征匹配4.三角测量5.使用指定相机参数进行稠密重建6.立体匹配7.稠密点云融合8.网格重建总结前言本文的目的是根据已知相机参数的blender模型，使用colmap进行稀疏重建和稠密重建。使用的blender数据是NeRF提供的synthetic数据集中的lego模型，其中的几张图片如下：一、数据准备文件夹应按如下层级组织：E:\rootpath├─created│└─sparse│+──cameras.txt│+──images.txt│+──points3
文章目录前言一、数据准备二、从blender数据构造colmap数据集三、COLMAP重建流程1.抽取图像特征2.导入指定相机内参3.特征匹配4.三角测量5.使用指定相机参数进行稠密重建6.立体匹配7.稠密点云融合8.网格重建总结前言本文的目的是根据已知相机参数的blender模型，使用colmap进行稀疏重建和稠密重建。使用的blender数据是NeRF提供的synthetic数据集中的lego模型，其中的几张图片如下：一、数据准备文件夹应按如下层级组织：E:\rootpath├─created│└─sparse│+──cameras.txt│+──images.txt│+──points3
