Canonical: https://instain.ru/fr/ai/instant-ngp/ Language: fr NVIDIA Research Cadres # NVIDIA Instant NGP. Apprentissage rapide de la scène neuronale à travers les angles 4.20 / 5 [Évaluation du catalogue](https://instain.ru/fr/ai/instant-ngp/#editorial-rating) [Site officiel ](https://nvlabs.github.io/instant-ngp/) Projet de recherche NVIDIA pour l'enseignement des champs neuronaux. Active le mode NeRF, le code et les vues. ![NVIDIA Instant NGP. Le projet NVIDIA Instant NGP.](https://instain.ru/assets/images/instant-ngp-screen-3560c2fb06b3-1200.webp) Le projet NVIDIA Instant NGP. [Ouvrir la source ](https://nvlabs.github.io/instant-ngp/) ## Ce que Instant NGP enseigne En mode NeRF, le projet NVIDIA construit un champ qui décrit la couleur et la densité de la scène pour différentes directions de vue. L'entrée comprend des photos et la position de l'appareil photo pour chaque image. La différence de travail d'Instant NGP est liée à la façon dont les coordonnées sont codées et les calculs accélérés sur le processeur graphique. Le référentiel comprend d'autres tâches, telles que la représentation de l'image par le réseau. Le mode NeRF est nécessaire pour vérifier la scène en trois dimensions. ## Vérification d'un nouveau point de vue Commencez par un ensemble autorisé de photos de chaise en bois. Si vous utilisez votre propre prise de vue, contournez le sujet et surveillez les chevauchements d'images. Après avoir calculé les positions des caméras, vérifiez qu'elles sont placées autour de la chaise dans l'ordre attendu. Entraînez une petite scène et changez la perspective dans le visualiseur. Regardez à travers l'espace entre les jambes et le long du bord mince du siège. Les erreurs dans les positions des caméras se manifestent souvent précisément à de tels passages. Notez les paramètres de la première tentative. Lors de la répétition, vous pouvez modifier un paramètre et comprendre ce qui est arrivé au détail et à la consommation de mémoire. ## Conditions de démarrage reproductible Le référentiel officiel décrit l'assemblage, les exigences CUDA et les formats de données. Sur une autre machine, la vitesse et les dimensions disponibles de la scène peuvent varier. Enregistrez la version du code avec les paramètres et les angles d'origine. Pour transmettre à un collègue, vérifiez à l'avance si vous avez besoin d'une visualisation interactive ou d'un rendu prêt. Une option est plus facile à regarder, l'autre est plus facile à intégrer dans la vidéo. ## Pour quelles tâches convient-il - Former votre sujet à une série d'angles - Comparer la qualité visuelle avec deux paramètres de mémoire Fonctionnalités ## Les points forts - Code de recherche avec visualisation interactive - Prise en charge de plusieurs classes de représentations neuronales Il faut prendre en compte ## Limites - Nécessite l'environnement NVIDIA CUDA - Le résultat dépend de l'exactitude des poses de caméras ## Choix et conditions Mode gratuit Oui Période d'essai Non confirmé Sans inscription Non confirmé Interface en russe Non confirmé Installation locale Oui API Non confirmé « Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur. Formats d’entrée Image Résultat Scène 3D ### Conditions Pour l'assemblage local, vous avez besoin d'une carte vidéo NVIDIA compatible et d'un environnement de stockage. Les options de démarrage prises en charge sont décrites dans les instructions. De la tâche au premier résultat ## Exemple pratique Tâche Former votre sujet à une série d'angles Que préparer Ses photos consécutives d'une scène statique, filmée avec des angles de chevauchement. ### Consigne ou requête Reconstruisez la scène avec des photos et regardez-la sous un nouvel angle. Laissez une partie de l'espèce d'origine à comparer. ### Résultat attendu Une scène que l'on peut regarder dans le navigateur. ### Comment vérifier le résultat - Comparez plusieurs angles avec des images de contrôle. - Marquez les espaces, les zones transparentes et les bords en dehors de la zone de prise de vue. Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat. Vérifier les détails ## Sources officielles - [Le projet NVIDIA Instant NGP ](https://nvlabs.github.io/instant-ngp/) - [Code source, données et lancement de Instant NGP ](https://github.com/NVlabs/instant-ngp) La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser. En bref sur l'outil Développeur NVIDIA Research Catégorie [Images](https://instain.ru/fr/category/images/) Accès Pour l'assemblage local, vous avez besoin d'une carte vidéo NVIDIA compatible et d'un environnement de stockage. Les options de démarrage prises en charge sont décrites dans les instructions. Paiement Le code et les documents de recherche sont disponibles dans le dépôt. Avant de distribuer votre collection, vérifiez les termes de la licence. API API non spécifiée [Termes du développeur ](https://github.com/NVlabs/instant-ngp) Évaluation du catalogue 4.20 / 5 Fonctionnalités 4.30 / 5 Scénarios de travail 3.90 / 5 Écosystème 4.40 / 5 Documentation 4.20 / 5 Les points sont le repère du catalogue. Ce ne sont pas des commentaires d'utilisateurs ou le résultat de tests personnels. [Voir la méthodologie ](https://instain.ru/fr/methodology/) Poursuivre la découverte ## Pour des tâches similaires [Toute la catégorie ](https://instain.ru/fr/category/images/) Images ### [Nerfstudio](https://instain.ru/fr/ai/nerfstudio/) Entraîner un NeRF et explorer des scènes tridimensionnelles 4.35 / 5 Cadres Tâches similaires ; comparez les conditions, les formats et les limites Images ### [Polycam](https://instain.ru/fr/ai/polycam/) Numérisation d’objets et de locaux à partir de photographies 4.45 / 5 service Autre format de résultat: modèle 3D Images ### [Jawset Postshot](https://instain.ru/fr/ai/jawset-postshot/) Reconstruction locale de la scène à partir des images 4.30 / 5 éditeur Autre format de résultat: Vidéo