Instant-NGP复现详解

图像、3D模型、场景快速参数化为神经网络MLP：Instant-NGP复现详解

一、概述

NGP（Neural Graphics Primitives）是一种基于神经网络的图形基元，使用全连接的神经网络进行参数化，其训练和评估成本可能很高。

作者提出了一种多分辨率哈希编码方法，该编码具有自适应性和高效性的特点，可用于改善神经网络输入以提高近似质量和训练速度。多分辨率结构允许网络消除哈希冲突的歧义，从而形成一个简单的架构，可以在现代 GPU 上并行化。

作者将多分辨率哈希编码应用到全融合的CUDA内核，使得NGP得以利用其并行性，从而减小带宽和计算上的浪费。最终能够在几秒钟内训练得到高质量的NGP，并在数十毫秒内以1920x1080的分辨率进行渲染，故称Instant-NGP。

二、原理介绍

多分辨率哈希编码（Multiresolution Hash Encoding）具有自适应和高效的特点：

• 可以应用在多种场景表示，如 Gigapixel图像、sdf（符号距离场）、nerf（神经辐射场）；
• 哈希查找的时间复杂度是O(1)，无需控制流，在GPU上表现出色，避免了执行分歧和串行指针跟踪；
• 结合了多个不同分辨率的层次，以捕捉场景中的粗糙和精细特征。

具体实现原理如下：

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1. 对于给定的输入坐标x，在不同分辨率级别上找到包围它的体素，并通过对整数坐标进行哈希映射的方式，为这些体素的角（顶点）分配索引。
2. 对于所有生成的角索引，从哈希表中查找相应的F维特征向量。
3. 根据x在相应体素中的相对位置对这些特征向量进行线性插值。
4. 将每个级别的特征向量以及辅助输入 ?∈ R? 连接起来，得到 MLP 的输入编码 ? ∈ R??+?。
5. 最后，通过反向传播损失梯度(loss gradients)来训练编码，梯度将通过MLP网络(5)、连接(4)、线性插值(3)反向传播，然后累积到查找到的特征向量中(2)。

三、实现细节

作者在CUDA中实现该多分辨率哈希编码，将其与tiny-cuda-nn框架的快速完全融合的MLP相结合，下面是一些具体实现细节：

• 性能考虑：为了优化推理和反向传播性能，哈希表条目以半精度（每个条目2字节）存储。同时，维护一个全精度副本以稳定混合精度参数更新。
• 分级计算：作者按级别评估哈希表，在处理一批输入位置时，仅需小部分连续哈希表保留在缓存中，从而充分利用GPU的缓存和并行性。
• 模型结构：除了NeRF场景之外的任务，MLP的结构包括两个宽度为64个神经元的隐藏层（使用ReLU激活函数）和一个线性输出层。
• 最大分辨率（Nmax）：使用较大的值可以支持在广阔场景中靠近物体时的高质量渲染。
  • 对于NeRF和SDF，最大分辨率被设定为场景尺寸的2048倍；
  • 对于gigapixel image（十亿像素图像），最大分辨率被设定为图像宽度的一半；
  • 对于辐射缓存（Radiance Cache），最大分辨率被设定为219。
• 初始化：作者根据相关文献，对神经网络权重进行初始化，为神经网络各层的激活及其梯度提供合理的缩放；使用均匀分布 U(−10−4, 10−4) 对哈希表条目进行初始化，以提供一些随机性。
• 训练：作者使用Adam方法联合训练神经网络权重和哈希表条目，并在哈希表条目的梯度精确为零时跳过Adam步骤。这节省了约10%的性能，而且在梯度稀疏的情况下没有降低收敛速度。

通过这种实现和优化，多分辨率哈希编码在CUDA中获得了高效的性能和较低的开销。

四、构建Instant-NGP

如果读者使用的是Windows环境，可根据自己的显卡直接下载下面的发行版：

• RTX 3000 & 4000 series, RTX A4000–A6000, and other Ampere & Ada cards
• RTX 2000 series, Titan RTX, Quadro RTX 4000–8000, and other Turing cards
• GTX 1000 series, Titan Xp, Quadro P1000–P6000, and other Pascal cards

如果读者使用的是Linux环境，抑或是想通过Python bindings进行更多对照实验，则需要自己构建Instant-NGP，下面是构建的过程：

1. 安装环境

• 硬件要求：英伟达显卡（对于NeRF模型的渲染，尽量保证8GB以上的显存，最好能达到16GB）
• 支持C++14的编译器（以下是官方推荐的环境）
  • Windows：Visual Studio 2019 或 2022
  • Linux：GCC/G++ 8 及以上
• CMake工具（3.21及以上）
• CUDA
  • Windows：CUDA11.5 及以上
  • Linux：CUDA 10.2 及以上

读者首先要确保已配备英伟达显卡，并自行配置满足上述版本要求的C++14编译器和CMake工具，以及CUDA工具包（建议安装在/usr/local下）。

安装依赖包

若使用基于 Debian 的 Linux 发行版（如Ubuntu），安装以下依赖包：

sudo apt-get install build-essential git python3-dev python3-pip libopenexr-dev libxi-dev libglfw3-dev libglew-dev libomp-dev libxinerama-dev libxcursor-dev

若使用 Arch 相关的Linux环境，安装以下依赖包：

sudo pacman -S cuda base-devel cmake openexr libxi glfw openmp libxinerama libxcursor

安装CUDA

官方建议将CUDA安装到/usr/local目录下并配置环境变量。例如，如果已经在/usr/local下安装了CUDA11.4，编辑~/.bashrc文件，添加以下代码，重启终端或使用source ~/.bashrc命令使之生效。

export PATH="/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

正确配置后，在命令行输入nvcc --version应当正常输出cuda工具包的版本信息。

2. 编译源码

下载附件压缩包

• 解压附件压缩包并进入项目目录
• 根据重要说明.txt文档中的链接，下载dependencies并解压到项目根目录

使用CMake构建项目

cmake . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo
cmake --build build --config RelWithDebInfo -j

3. 启动

直接启动可执行文件

可直接启动可执行文件

./instant-ngp

通过python bindings调用接口启动

先使用conda创建并配置虚拟环境

# 创建虚拟环境（python版本>=3.7）
conda create --name instant-ngp python=3.7
# 激活环境
conda activate instant-ngp
# 安装最新版的pip工具
conda install pip
pip install --upgrade pip
# 使用pip安装依赖库
pip install -r requirements.txt

启动项目

python scripts/run.py

五、使用Instant-NGP

1. 基本操作介绍

• 键盘操作：W S A D 在场景中前后左右移动，space（空格）和c分别实现上升和下降
• 鼠标操作：左键拖拽旋转视角，中键拖拽平移视图，滚轮缩放视图

其他快捷键可查阅README.md文档

2. 使用源码data目录下的模型

项目源码中已经有data文件夹，其中包括了三种类型的文件：

exr格式的image文件

.exr格式的文件常用于制作贴图，用图片来实现动态的3D效果。 想要了解更多，可以阅读本文：EXR贴图究竟有多牛B?将要颠覆整个CG绘图行业! - 知乎 (zhihu.com)

我们只需要将.exr格式文件拖入窗口内，或者在启动时带上文件路径（如下）即可。

./instant-ngp data/image/albert.exr

sdf文件

sdf（signed distance field）即符号距离场，通过记录每个点到模型边界的距离，在模型内侧的点数值为负，外侧的点数值为正，在边界上的点数值为0，所有距离为0的点构成了模型的表面，从而可以表示出一个2D或3D模型。 想要了解更多，可以阅读本文：SDF(signed distance field)基础理论和计算 - 知乎 (zhihu.com)

只需将sdf文件夹下的.obj格式的文件拖入到窗口中，或者在启动时带上文件路径（如下）即可。

./instant-ngp data/sdf/armadillo.obj

nerf模型

NeRF（Neural Radiance Fields）即神经辐射场，基于神经网络构建一个连续的5D函数来表示3D场景，并使用少量的输入视图来优化这个函数以生成复杂场景的新视角。 上一期我介绍了一种mip-NeRF模型，就是对NeRF的一种改进，有兴趣的可以阅读本文：【mip-NeRF】使用一组二维图像渲染3D场景视频（mip-NeRF论文复现）-CSDN博客

只需将nerf文件夹下的场景文件夹（如fox场景）拖入窗口内，或在启动时带上场景目录路径（如下）即可。

./instant-ngp data/nerf/fox

渲染效果图（在RTX 4090显卡上）：

3. 使用任意NeRF数据集

如果读者有自己的NeRF数据集，也可以使用Instant-NGP进行快速渲染，例如我们可以使用谷歌最原始的NeRF数据集，对lego，chair，hotdog这三个场景进行，下载数据集后，将场景文件夹拖入到窗口内即可。下面是渲染效果图：

4. 制作自己的NeRF数据集

NeRF数据集通常由一组图片和对应的相机位姿（通常存储在transforms.json文件中）组成。想要制作一组NeRF数据集有很多方法，通常需要一些专业的相机设备。

但是，如果你是ios用户，那幸运的是，你可以从苹果app store下载一个叫NeRF Capture的app（不清楚安卓是否有类似的app），它可以将图像及坐标（大概用到了ARKit）传输给Instant-NGP，并通过Instant-NGP提供的脚本快速制作NeRF数据集。

操作说明如下：

首先需要安装下面的依赖

pip install cyclonedds

用流（stream）传输

打开 NeRF Capture app

运行python脚本（启用stream模式）

python scripts/nerfcapture2nerf.py --stream

等待app与脚本连接，这会在app上显示

在app上点击 send 按钮，捕获到的场景将会发送到Instant-NGP

开始训练

保存数据集

打开 NeRF Capture app

运行python脚本，--save_path指定保存路径，n_frames指定保存数据集前要捕获多少帧

python scripts/nerfcapture2nerf.py --save_path "dir1/dir2" --n_frames 20

等待app与脚本连接，这会在app上显示

在app上点击 send 按钮，捕获到的场景将会保存到指定的目录

六、总结

论文主要提出了一种多分辨率哈希编码，优化了NGP的输入特征编码，并将其融合CUDA内核进行实现，可以适应图像、模型、NeRF等多种场景的渲染。通过复现实验，Instant-NGP的收敛速度之快、渲染质量之高不禁令人称奇！但是Hash编码是一种以空间换时间的数据结构，因此这种方法对显存的要求也比较高。

七、参考资料

论文地址：[2201.05989] Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding (arxiv.org)

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