NeRF-Pytorch：NeRF神经辐射场复现——Pytorch版全流程分析与测试【Ubuntu20.04】【2025最新版！！！】
一、引言
在计算机视觉和计算机图形学的交叉领域中，视图合成（View Synthesis）一直是一个充满挑战的研究方向。传统的三维重建方法往往需要复杂的几何建模和纹理映射过程，而且在处理复杂光照和材质时效果有限。2020年，来自UC Berkeley的研究团队提出了Neural Radiance Fields（NeRF），这一革命性的方法彻底改变了我们对三维场景表示和渲染的理解。
NeRF的核心思想是将三维场景表示为一个连续的神经辐射场，通过深度学习直接从二维图像中学习场景的三维结构和外观信息。这种方法不仅能够生成高质量的新视角图像，而且在处理复杂的光照效果、透明物体和精细纹理方面表现出色。
二、技术背景与意义
2.1 问题定义与挑战
在传统的三维视觉处理中，从多视角图像重建三维场景并合成新视角是一个经典的难题。主要挑战包括：
-
几何重建的复杂性：传统方法需要显式地重建三维几何结构，这在处理复杂场景时往往产生不准确的结果。对于包含大量细节、复杂拓扑结构或透明材质的场景，传统的网格重建方法难以准确捕捉。
-
光照和材质建模的困难：真实世界中的光照现象包括漫反射、镜面反射、次表面散射等复杂效应，传统的渲染管线需要显式建模这些现象，这既复杂又容易出错。
-
视角相关效果的处理：许多视觉效果（如高光、反射）依赖于观察视角，传统方法在建模这些效果时需要复杂的光照模型。
2.2 NeRF的创新意义
NeRF的提出具有重要的理论和实践意义：
-
隐式表示的优势：NeRF使用神经网络隐式地表示三维场景，避免了显式几何重建的复杂性，能够自然地处理复杂的拓扑结构。
-
端到端学习：整个系统可以直接从图像监督中学习，无需手工设计的几何先验或光照模型。
-
连续表示：神经网络提供的连续函数表示能够捕捉任意精度的细节，理论上不受分辨率限制。
三、NeRF核心方法详解
3.1 理论基础
NeRF的核心思想是将三维场景建模为一个连续的神经辐射场函数：
F_Θ : (x, y, z, θ, φ) → (r, g, b, σ)
这个函数接受五维输入：三维空间坐标 (x, y, z) 和二维观察方向 (θ, φ)，输出四维信息：RGB颜色值 (r, g, b) 和体密度 σ。
位置编码的重要性：为了使神经网络能够学到高频细节，NeRF使用位置编码（Positional Encoding）将低维坐标映射到高维空间：
γ(p) = (sin(2^0πp), cos(2^0πp), sin(2^1πp), cos(2^1πp), ..., sin(2^(L-1)πp), cos(2^(L-1)πp))
这种编码方式让网络能够学习到不同频率的空间变化模式。
3.2 体渲染过程
NeRF使用经典的体渲染方程来生成图像。对于通过像素的射线，颜色值通过以下积分计算：
C(r) = ∫[t_n to t_f] T(t)σ(r(t))c(r(t),d)dt
其中 T(t) = exp(-∫[t_n to t]σ(r(s))ds) 是透射率函数。
在实际实现中，这个连续积分通过数值积分近似：
Ĉ(r) = Σ[i=1 to N] T_i(1-exp(-σ_i δ_i))c_i
3.3 网络架构设计
NeRF采用了精心设计的多层感知机（MLP）架构：
-
分层处理：网络首先处理空间坐标和位置编码，在第8层引入跳跃连接，然后在最后阶段引入观察方向信息。
-
视角依赖建模：通过将观察方向作为输入的一部分，网络能够学习视角相关的效果，如镜面高光。
-
密度与颜色的解耦：体密度σ只依赖于空间位置，而颜色同时依赖于位置和观察方向，这种设计符合物理直觉。
四、yenchenlin/nerf-pytorch项目介绍
https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch
4.1 项目概述与特点
这个项目是NeRF原始TensorFlow实现的高质量PyTorch复现版本，具有以下特点：
-
性能优化：相比原始实现运行速度提升1.3倍，这对于需要长时间训练的NeRF模型来说意义重大。
-
数值一致性：项目经过严格测试，确保与原始TensorFlow实现在数值上完全一致，保证了复现的可靠性。
-
易用性：提供了完整的配置文件和预训练模型，降低了使用门槛。
4.2 作者背景
该项目由Yen-Chen Lin开发维护。作者在计算机视觉和深度学习领域有丰富经验，特别是在神经渲染和三维视觉方面有深入研究。项目的高质量实现和详细文档体现了作者扎实的工程能力。
4.3 支持的数据格式
（1）LLFF数据格式
LLFF数据格式：支持使用LLFF（Local Light Field Fusion）格式的真实场景数据，这种格式适合用手机或相机拍摄的图像序列。
LLFF格式是为真实拍摄数据设计的，就像处理现实世界中不完美的"食材"。当你用相机或手机拍摄时，面临的挑战完全不同：
- 相机参数估计：需要通过COLMAP等工具从图像中反推相机的位置和朝向，这个过程包含估计误差。
- 光照变化：现实拍摄中光照条件可能发生变化，需要网络学会处理这种变化。
- 图像质量变化：可能存在轻微的模糊、噪声或曝光不均等问题。
因此，当你的数据来源是真实拍摄（手机拍照、相机录像、专业摄影设备）时，应该使用LLFF格式。
（2）Blender数据格式
- Blender数据格式：支持合成数据集，包括Blender渲染的各种三维模型，如lego、ship等。
Blender格式本质上是合成数据格式，就像在实验室中创造的理想条件。当你使用Blender这样的3D软件渲染场景时，你拥有完全的控制权： - 精确的相机参数：每个视角的相机位置、朝向、焦距都是精确已知的数学值，没有任何估计误差。
- 完美的光照控制：光源位置、强度、颜色都可以精确控制，不存在现实世界中的光照变化。
- 无噪声的图像：渲染出的图像没有相机传感器噪声、运动模糊或其他现实世界的干扰因素。
因此，当你的数据来源是3D建模软件（如Blender、Maya、3ds Max）渲染的图像时，应该使用Blender格式。这种格式的配置文件会假设你有完美的ground truth数据。
（3）判断标准的决策树
如果你的数据满足以下条件，使用Blender格式：
- 图像是通过3D软件渲染生成的
- 相机参数（位置、朝向、内参）是精确已知的
- 场景是静态的，光照条件完全受控
- 图像质量完美，无噪声和变形
对应的config文件格式如下：
expname = blender_paper_lego
basedir = ./logs
datadir = ./data/nerf_synthetic/lego
dataset_type = blender
no_batching = True
use_viewdirs = True
white_bkgd = True
lrate_decay = 500
N_samples = 64
N_importance = 128
N_rand = 1024
precrop_iters = 500
precrop_frac = 0.5
half_res = True
| 字段 | 默认值 | 作用 |
|---|---|---|
expname |
blender_paper_lego |
日志与权重将保存在 logs/blender_paper_lego/ |
basedir |
./logs |
所有实验日志根目录 |
datadir |
./data/nerf_synthetic/lego |
Blender 数据所在目录，内部应包含 train/ val/ test/ |
dataset_type |
blender |
读取方式：加载 transforms_*.json |
no_batching |
True | 逐张随机采样光线（更省显存） 若 False＝一次性打包全部训练帧光线，显存会暴涨 |
use_viewdirs |
True | 将视线方向输入 MLP（更逼真镜面 / 漫反射分离） |
white_bkgd |
True | 对 Blender α 通道做 白色合成；避免透明背景黑边 |
lrate_decay |
500 | 指数学习率衰减：lr = lr_init * 0.1 ** (step / (500*1000)) |
N_samples |
64 | coarse 网络每条射线均匀采 64 个深度样本 |
N_importance |
128 | fine 网络再沿权重 PDF 采 128 点（细节更好） |
N_rand |
1024 | 每迭代随机抽 1024 条光线做 BP；与显存、速度成正比 |
precrop_iters |
500 | 前 500 步只从图像中心 0.5×0.5 区域抽光线，帮助快速收敛 |
precrop_frac |
0.5 | 上述中心裁剪尺寸比例 |
half_res |
True | 将 800×800 PNG 在线缩成 400×400；默认和论文一致 |
如果你的数据满足以下条件，使用LLFF格式：
- 图像是通过真实设备拍摄的（手机、相机等）
- 需要通过算法估计相机参数
- 可能存在轻微的光照变化或图像质量问题
- 拍摄设备的内参可能未知或不够精确
对应的config文件格式如下：
expname = fern_test
basedir = ./logs
datadir = ./data/nerf_llff_data/fern
dataset_type = llff
factor = 8
llffhold = 8
N_rand = 1024
N_samples = 64
N_importance = 64
use_viewdirs = True
raw_noise_std = 1e0
| 行 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|
expname = fern_test |
实验名；所有日志、权重保存在 logs/fern_test/ |
|
basedir = ./logs |
日志根目录 | |
datadir = ./data/nerf_llff_data/fern |
LLFF 场景文件夹，需含 images/ + poses_bounds.npy |
|
dataset_type = llff |
读取 & 预处理方式： - 矫正畸变、加载相机外参 - 使用 NDC 投影（前向场景） |
|
factor = 8 |
离线下采样倍数：images/ → images_8/，分辨率约 504 × 378 px |
训练快、显存省，但细节丢失较多 |
llffhold = 8 |
每隔 8 张抽 1 张做 测试集（≈12.5 %） | |
N_rand = 1024 |
每迭代随机抽 1024 条光线反向传播 | |
N_samples = 64 |
coarse MLP 沿每条射线均匀采 64 个深度点 | |
N_importance = 64 |
fine MLP 再按权重 PDF 重点采 64 点 | |
use_viewdirs = True |
把观察方向输入网络 → 更好镜面 / 间接光 | |
raw_noise_std = 1e0 |
训练时对 σ_a 加高斯噪声（防 over-fit） |
（5）配置文件区别
Blender（如lego.txt）：
- dataset_type = blender，数据路径为./data/nerf_synthetic/lego。
- 包含no_batching = True、white_bkgd = True等参数，适合合成数据。
- 有precrop_iters和precrop_frac，用于早期训练阶段的场景裁剪。
LLFF（如fern.txt）：
- dataset_type = llff，数据路径为./data/nerf_llff_data/fern。
- 包含factor和llffhold，用于图像下采样和测试集划分。
- 无white_bkgd，因为真实场景背景多样。
五、实验效果与创新点
5.1 主要创新点
-
隐式神经表示：这是NeRF最核心的创新，用神经网络隐式表示三维场景，避免了传统方法的显式几何重建。
-
五维神经辐射场：将观察方向纳入函数输入，使网络能够建模视角相关的光照效果。
-
体渲染集成：将经典的体渲染技术与深度学习完美结合，实现了端到端的可微渲染。
-
位置编码策略：通过高频位置编码，使网络能够学习高频空间细节。
5.2 实验效果
-
视觉质量：在多个数据集上，NeRF生成的新视角图像质量显著超越传统方法，特别是在处理复杂光照和精细纹理方面。
-
量化指标：在PSNR、SSIM等客观指标上，NeRF相比传统方法有显著提升。
-
泛化能力：NeRF在不同类型的场景（室内、室外、物体、人像）上都表现出良好的效果。
六、项目测试与部署方案
6.1 环境配置
# 创建专用conda环境
conda create -n nerf-pytorch python=3.8
conda activate nerf-pytorch
# 安装PyTorch和相关依赖
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# 安装其他必需依赖
pip install matplotlib numpy imageio imageio-ffmpeg configargparse
pip install opencv-python pillow tqdm
# 安装ImageMagick（用于LLFF数据处理）
sudo apt-get update
sudo apt-get install imagemagick
6.2 项目部署
# 克隆项目
git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git
cd nerf-pytorch
# 下载示例数据
bash download_example_data.sh
# 验证环境配置
python run_nerf.py --config configs/lego.txt --render_test --render_only
6.3 预置数据集测试
- Lego数据集测试：这是一个经典的合成数据集，适合初次测试。
# 训练低分辨率模型
python run_nerf.py --config configs/lego.txt --N_samples 64 --N_importance 64 --N_iters 10000
# 完整训练（需要约4小时）
python run_nerf.py --config configs/lego.txt
- Fern数据集测试：这是一个真实场景数据集，展示NeRF在自然场景上的效果。
# 训练fern场景
python run_nerf.py --config configs/fern.txt
七、自定义数据集测试
7.1 数据准备
（1）视频分帧
首先，将拍摄的视频分帧成图片，执行以下命令：
mkdir -p ./data/custom_llff/images
ffmpeg -i video.mp4 -vf fps=1 ./data/custom_llff/images/%04d.jpg
参数说明：
- -vf fps=1：每秒提取1帧。根据视频长度调整fps（例如fps=2提取2帧/秒），确保生成约200张图像。
- 输出：200张图像保存在./data/custom_llff/images/
（2）使用COLMAP估计相机姿态
# 建数据库并提取特征：
colmap feature_extractor --database_path ./data/custom_llff/database.db --image_path ./data/custom_llff/images/
# 匹配特征：
colmap exhaustive_matcher --database_path ./data/custom_llff/database.db
mkdir -p ./data/custom_llff/sparse
# 生成稀疏点云：
colmap mapper --database_path ./data/custom_llff/database.db --image_path ./data/custom_llff/images/ --output_path ./data/custom_llff/sparse/
参数说明：
- –database_path：COLMAP数据库路径。
- –image_path：包含图像的目录。
- –output_path：稀疏重建输出目录。
注意事项：
如果COLMAP失败（例如图像重叠不足），增加帧提取率或使用COLMAP GUI手动调整。
7.2 数据集格式选择：Blender vs LLFF
（1）Blender格式：
- 适用场景：合成数据，通常由Blender软件生成，相机姿态和场景信息已知，适合研究和基准测试。
- 特点：数据控制性强，适合验证算法性能，如lego数据集。
- 手机视频分帧是真实场景数据，非合成，因此不适用Blender格式。
（2）LLFF格式：
- 适用场景：真实世界照片或视频帧，需用COLMAP估计相机姿态，适合重建实际场景。
- 特点：数据复杂，需额外处理（如COLMAP），如fern数据集。
- 手机视频分帧200张图片属于真实场景数据，需用LLFF格式。
7.3 数据集划分：需不需要手动划分？
分析：
- 在NeRF-PyTorch中，LLFF格式的数据集划分由代码自动完成，无需手动操作。
- 具体实现：通过llffhold参数（默认8），每隔llffhold张图像取一张作为测试集，剩余为训练集。例如，200张图片，llffhold=8，则约25张为测试集，175张为训练集。
这是为了确保模型在未见过的视图上评估性能，符合机器学习实践（如避免数据泄露）。
为什么无需手动：
- 代码已内置逻辑，自动根据llffhold划分，节省手动操作时间。
- 自动划分确保测试集覆盖不同视角，适合NeRF的视图合成任务。
结论：无需手动划分，代码会自动完成，llffhold可根据需要调整（如8或10）。
7.4 配置文件编写
（Ubuntu 20.04、CUDA 11.8、NVIDIA 4090），对应的pi_llft_.txt的详细配置如下：
expname = custom_llff
basedir = ./logs
datadir = ./data/custom_llff
dataset_type = llff
factor = 4 # 下采样因子，减少内存占用，4090可尝试2
llffhold = 8 # 每8张取1张测试，约25张测试集
N_rand = 4096 # 随机光线数，4090可适当增加，初始值较低以防OOM
N_samples = 64 # 光线采样点数
N_importance = 64 # 精细网络采样点数
use_viewdirs = True # 使用视角方向
raw_noise_std = 1e0 # 噪声标准差
参数解释：
- expname：实验名称，用于保存日志。
- factor：图像下采样因子（4减少内存，4090可尝试2提高质量）。
- llffhold：每8张图像取1张作为测试集（约25张测试集）。
- N_rand：每批随机光线数（4096适合4090，可调整）。
- N_samples：每条光线采样点数（64平衡质量和内存）。
- N_importance：精细网络采样点数（64提升细节）。
- lrate：学习率（5e-4为默认值，若不稳定可调整）。
- lrate_decay：学习率衰减步数（250控制收敛速度）。
保存路径：将文件保存到configs/custom_llff.txt。
参数说明：
- factor=4：下采样图像，减少内存占用，4090可尝试factor=2提高分辨率
- N_rand=4096：初始值较低，防止内存溢出，可逐步增加至16384或32768
- llffhold=8：测试集比例约12.5%，可调整为10（20%测试集）
7.5 数据转换为LLFF格式
- 目的：生成poses_bounds.npy文件供NeRF使用。
- 命令：
python imgs2poses.py ./data/custom_llff
-
参数说明：
-
./data/custom_llff：包含images/和sparse/的目录。
-
输出：poses_bounds.npy文件生成在./data/custom_llff/。
7.6 模型训练
运行以下命令启动训练：
python run_nerf.py --config configs/custom_llff.txt
- 训练时间：基于200张图片，NVIDIA 4090预计4-8小时（视N_rand和factor而定）。
- 监控：训练过程中，检查损失下降和PSNR提升，必要时调整N_rand或factor。
7.7 渲染
训练完成后，运行以下命令渲染新视图：
命令一：
python run_nerf.py --config configs/custom_llff.txt --render_only
说明：
-
只加了 --render_only，不指定 --render_test。
-
渲染使用的是 render_poses，通常来自 spherify_poses() 或 blender 的 transforms_render.json。
-
这是“环绕相机轨迹”渲染视频，常用于生成 360° 演示视频或可视化效果。
应用场景：
-
演示、展示、论文可视化时用（不是用于指标评估）。
-
不需要 ground-truth 图像，纯展示效果。
命令二：
python run_nerf.py --config configs/pi.txt --render_only --render_test
说明：
-
加了 --render_test，表示使用 测试集图像的相机位姿 poses[i_test] 进行渲染。
-
i_test 是在加载数据时通过 llffhold 或 i_test 显式指定的测试帧索引。
-
渲染结果与真实测试图像逐像素对齐，可用于 后续 PSNR / SSIM / LPIPS 等评估。
应用场景：
-
用于指标计算或和 Ground Truth 对比。
-
适用于 LLFF、手机实拍等真实数据集。
命令三：
python run_nerf.py --config configs/pi.txt --render_only --render_test --testskip 1
说明：
- 在命令二基础上增加 --testskip 1，表示：
- 使用 全部测试帧 进行渲染（testskip=1 → 不跳帧）。
- 若设置为 8（如 --testskip 8），表示每 8 帧选 1 帧进行评估，降低渲染时间。
区别：
- 控制渲染帧的数量，更多帧 → 更高精度，但更耗时。
- 对应的数据加载代码通常如下：
i_test = np.arange(0, images.shape[0], args.testskip)
即使用 testskip 控制 i_test 的范围。
对比总结：
| 命令 | 渲染视角来源 | 是否评估指标 | 典型输出 | 是否对齐 GT | 推荐场景 |
|---|---|---|---|---|---|
--render_only |
render_poses |
❌ 否 | 环绕渲染视频 | ❌ 否 | 展示/演示 |
--render_only --render_test |
poses[i_test] |
✅ 可评估 | 测试帧图像 | ✅ 对齐 | 定量评估 |
--render_only --render_test --testskip 1 |
同上，帧更多 | ✅ 高精度评估 | 所有测试图 | ✅ | 精确评估 |
| 目的 | 推荐命令 |
|---|---|
| 可视化效果 / 展示视频 | --render_only |
| 定量评估模型精度（PSNR/SSIM） | --render_only --render_test |
| 精确评估每一帧（帧数少） | --render_only --render_test --testskip 1 |
7.8 模型评估
自动评估：
- 训练过程中每50,000步（args.i_testset可配置）计算测试集PSNR。
查看结果：
- 测试图像：logs/custom_llff/testset_{iter}/。
- PSNR：输出到控制台日志。
性能提升：
- 增加N_samples或N_importance提高质量。
- 若PSNR停滞，调整lrate。
7.9 模型导出
自动保存：
- 检查点（.tar文件）保存在logs/custom_llff/（例如100000.tar）。
使用：
- 默认加载最新检查点。
- 手动指定：使用–ft_path logs/custom_llff/100000.tar。
7.10 针对不同数据集和显卡的调节
（1）较大数据集（例如500张图像）**
配置调整：
- N_rand = 8192：加速训练。
- factor = 2：提高分辨率。
- COLMAP：增加帧率（例如fps=5）以改善重建。
更强显卡（例如多4090）
配置调整：
- N_rand = 8192，N_samples = 128，N_importance = 128：最大化质量。
- 监控：使用nvidia-smi平衡内存使用。
较弱显卡（例如2080 Ti）
配置调整：
- N_rand = 1024，factor = 8，N_samples = 32，N_importance = 32：减少内存负载。
注意：训练时间更长，注意内存溢出。
通用建议
- 内存：使用nvidia-smi检查GPU使用率，调整N_rand。
- 收敛：若训练停滞，调整lrate_decay。
十一、性能优化建议
-
批处理大小调整：根据RTX 4090的显存容量，可以增加批处理大小以提高训练效率。
-
分辨率渐进训练：先在低分辨率下快速收敛，再逐步提高分辨率。
-
采样策略优化：调整粗采样和精细采样的数量平衡质量和速度。
-
内存优化：如果OOM，减少N_rand或增加factor。
-
训练速度：增加N_rand可加速训练，但需监控GPU利用率（nvidia-smi）。
-
质量提升：减少factor提高分辨率，增加N_samples和N_importance提高细节。
十二、工作流程详解
12.1 数据预处理阶段
整个NeRF pipeline的第一步是数据预处理。对于真实拍摄的图像，需要通过COLMAP估计相机参数，这个过程包括特征提取、特征匹配、增量式重建等步骤。预处理的质量直接影响最终的重建效果。
12.2 训练阶段
训练过程是NeRF的核心阶段。网络通过随机采样射线，计算射线上各点的颜色和密度，然后通过体渲染得到像素颜色，与真实图像计算损失并反向传播。训练通常需要几小时到几天时间，取决于场景复杂度和所需质量。
12.3 渲染阶段
训练完成后，可以通过指定新的相机参数来渲染任意视角的图像。渲染过程与训练时的前向传播类似，但不需要梯度计算，因此速度更快。
十三、总结
NeRF作为神经渲染领域的开创性工作，为三维视觉和计算机图形学开辟了新的研究方向。yenchenlin/nerf-pytorch项目提供了高质量的实现，使更多研究者和开发者能够轻松使用这一技术。
通过本文的详细介绍和实践指南，你可以系统地理解NeRF的理论基础，掌握项目的部署和使用方法，并能够在自己的数据上成功应用这一技术。虽然NeRF在训练时间和渲染速度方面仍有局限性，但其在图像质量和方法通用性方面的优势使其成为当前神经渲染领域最重要的技术之一。
随着硬件性能的提升和算法的持续优化，相信NeRF技术将在虚拟现实、增强现实、影视制作、游戏开发等领域发挥越来越重要的作用。对于研究者和开发者来说，深入理解和掌握NeRF技术无疑将为未来的工作和研究奠定坚实基础。
在实际应用中，建议根据具体需求调整训练参数，在质量和效率之间找到合适的平衡点。同时，密切关注NeRF及其衍生技术的最新发展，如快速训练方法、实时渲染技术、动态场景处理等，这些都是当前研究的热点方向。