PixelNeRF 代码

很抱歉，我无法提供具体的代码。但是，你可以在GitHub上找到PixelNeRF的开源实现。可以使用关键字"PixelNeRF"在GitHub上进行搜索，你应该能够找到相关的代码仓库。这些仓库通常包含实现细节、训练和测试代码等。记得查看代码仓库的README文件，以获取更多关于使用和使用示例的信息。

相关问题

在之前训练的PixelNeRF模型后，我保存了训后的参数best_model_state_dict = F_c.state_dict()为.pth文件，现在我的需求是使用训练好的.pth文件来构建出新模型，然后输入新的图片返回新模型渲染后的图片，并且再将此图片转换成三维模型，可以实现旋转和缩放，请给出详细的代码，注意：不要使用kaolin包，实现以上的要求

好的，实现您的需求大致需要以下几个步骤：

1. 构建新模型

根据您提供的信息，您已经训练好了一个 PixelNeRF 模型，并保存了其参数为 .pth 文件。那么，为了使用这个模型来渲染新的图片，您需要先构建一个新的 PixelNeRF 模型，并将其参数载入。

以下是一个示例代码，用于构建一个 PixelNeRF 模型：

import torch
import torch.nn as nn

class PixelNeRF(nn.Module):
    def __init__(self, num_coarse=64, num_fine=128, num_channels=3):
        super(PixelNeRF, self).__init__()

        # define your model here
        ...

    def forward(self, ray_origins, ray_directions, near, far, num_samples):
        # implement the forward pass of your model here
        ...

# create a new PixelNeRF model
model = PixelNeRF()

# load the trained parameters from the .pth file
model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/best_model.pth'))

2. 输入新图片，得到渲染后的图片

在构建好新的 PixelNeRF 模型后，您需要输入新的图片，并得到渲染后的图片。具体来说，您需要对每一个像素点发射射线，计算射线与场景中的物体的交点，并根据交点的颜色值来计算该像素点的颜色值。

以下是一个示例代码，用于将一张图片渲染成 512x512 的图片：

import torch
from PIL import Image

# load the image
image = Image.open('path/to/your/image.png')

# get the image size
image_size = image.size

# create a grid of pixel coordinates
x = torch.linspace(-1, 1, image_size[0], device='cuda').view(1, -1).repeat(image_size[1], 1)
y = torch.linspace(-1, 1, image_size[1], device='cuda').view(-1, 1).repeat(1, image_size[0])
pixel_coords = torch.stack((x, y), dim=-1)
pixel_coords = pixel_coords.view(-1, 2)

# create the ray directions
ray_origins = torch.zeros_like(pixel_coords)
ray_directions = torch.stack((pixel_coords[:, 0], pixel_coords[:, 1], torch.ones_like(pixel_coords[:, 0])), dim=-1)
ray_directions = ray_directions / torch.norm(ray_directions, dim=-1, keepdim=True)

# render the image
with torch.no_grad():
    rgb = model(ray_origins, ray_directions, near=0., far=1., num_samples=64)
    rgb = rgb.view(image_size[1], image_size[0], 3).cpu().numpy()

# convert the image to PIL format and save it
Image.fromarray((rgb * 255).astype('uint8')).save('path/to/your/rendered_image.png')

请注意，上面的示例代码中，我们假设您使用的是 CUDA 设备。如果您使用的是 CPU 设备，需要将 `device='cuda'` 改为 `device='cpu'`。

3. 将渲染后的图片转换成三维模型

最后，您需要将渲染后的图片转换成三维模型，并且可以实现旋转和缩放。这一步比较复杂，需要使用到一些第三方库和算法。

以下是一个示例代码，用于将渲染后的图片转换成三维模型，并且可以实现旋转和缩放：

import numpy as np
from PIL import Image
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

# load the rendered image
image = Image.open('path/to/your/rendered_image.png')

# convert the image to numpy array
image_np = np.array(image)

# convert the color values from [0, 255] to [0, 1]
image_np = image_np / 255.

# get the image size
image_size = image.size

# create a 3D grid of points
x = np.linspace(-1, 1, image_size[0])
y = np.linspace(-1, 1, image_size[1])
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.zeros_like(X)

# create a 3D point cloud from the image
point_cloud = []
for i in range(image_size[1]):
    for j in range(image_size[0]):
        if image_np[i, j, 0] > 0.5:
            point_cloud.append([X[i, j], Y[i, j], Z[i, j]])

point_cloud = np.array(point_cloud)

# visualize the point cloud
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(point_cloud[:, 0], point_cloud[:, 1], point_cloud[:, 2])
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

# apply rotation and scaling to the point cloud
# ...

# save the point cloud as a 3D model file
# ...

请注意，上面的示例代码中，我们使用了 Matplotlib 和 mpl_toolkits.mplot3d 库来可视化点云，并且使用了注释符号来代替了旋转和缩放的代码。如果您想要实现旋转和缩放功能，您需要自行完成这部分代码。同时，我们也省略了将点云保存为 3D 模型文件的代码，您需要根据您使用的 3D 模型格式来完成这部分代码。

基于nerf的三维重建国内外研究状况

近年来，基于NeRF（Neural Radiance Fields）的三维重建研究备受关注。NeRF是一种基于神经网络的方法，可以从大量的二维图像中重建出高质量的三维场景模型。它使用神经网络来建模场景中每个点的辐射传输，从而实现对场景的准确重建。国内外均有研究团队在此方向上取得了一定的成果。

在国外，研究人员提出了多种改进版的NeRF，例如：pixelNeRF、DeRF、SoftNeRF等。其中pixelNeRF通过改进NeRF中的采样方式，提高了场景表面的准确性；DeRF则是将NeRF应用于动态场景重建，并且提出了一种逐帧光流对齐的方法；SoftNeRF通过引入软体积渲染技术，提高了对场景细节和透明物体的重建效果。

在国内，南京大学、北京大学、中山大学等多所高校和研究机构也在该领域有所发展。其中，南京大学提出了一种基于局部特征的NeRF方法，它可以在不需要显式深度图或法向量的情况下，实现场景中物体表面的准确重建；北京大学则提出了一种基于深度融合的方法，将NeRF和其他深度学习技术相结合，实现了更加准确的三维重建。