NeRF：原理 + 实现 + 实践全流程配置+数据集测试【Ubuntu20.04 】【2025最新版】

一、引言

从三维建模、虚拟现实到电影级渲染，真实感建模一直是计算机视觉和图形学的核心目标。
在传统方法中，我们往往依赖：

• 多视角立体（MVS）
• 点云重建 + 网格拟合
• 显式建模（如多边形、体素、TSDF）
  直到 2020 年，Google Research 提出了 Neural Radiance Fields（NeRF），用 神经网络建模一个连续隐式 3D 场景，突破了传统方法在细节、视角一致性、重建质量上的天花板。
  NeRF 不仅是新型表示方式，更是一种将图像建模与物理一致性结合的范式。

神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）是一种前沿的 3D 场景重建技术，利用深度学习从 2D 图像中建模场景的辐射场，实现高质量的新视角合成。NeRF 在虚拟现实、增强现实、影视特效和游戏开发等领域展现出巨大潜力。

二、什么是NeRF

NeRF 将一个 3D 场景表示为一个 多层感知机（MLP），输入为：

• 三维空间坐标
• 观察方向
  输出为：
• 颜色
• 体积密度
  换句话说，NeRF 建模的是一个连续的函数：
  
  该函数表示某点在某观察方向上的颜色及其对光线的影响（体积密度）。

三、NeRF和核心技术：体积渲染（Volume Rendering）

为了从这个神经表示中合成图像，NeRF 引入了基于物理一致的体积渲染公式：

其中：

$\mathbf{r}(t)=\mathbf{o}+t\mathbf{d}$ 是射线函数

$T(t)$ 是累积透射率

$\sigma$ 是密度，$\mathbf{c}$ 是颜色
实际实现中使用 分段积分近似，每条光线采样 $N$ 个点，前向传播预测 $({\sigma }_i,{\mathbf{c}}_i)$，累加渲染出图像像素值。

四、NeRF的训练原理

4.1 训练数据要求

• 多视角图像（一般 20～100 张）
• 每张图像对应的相机位姿（外参）+ 相机内参

4.2 损失函数

对每个像素比较预测颜色与真实图像颜色：

五、环境配置

5.1 硬件要求

• GPU：NeRF 的训练和推理对计算性能要求较高，推荐使用 NVIDIA GPU（如 GTX 1080 Ti、RTX 2080 Ti 或更高型号）。
• 内存：至少 16GB 系统内存，GPU 显存建议 8GB 以上。
• 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS。

5.2 软件安装

5.2.1 克隆NeRF-Pytorch代码

NeRF-Pytorch：https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch

git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git

5.2.2 创建并激活虚拟环境

conda create -n nerf python=3.7
conda activate nerf

5.2.3 安装Pytorch

根据系统级CUDA决定安装的Pytorch版本，可以输入nvcc --version进行查看

安装支持cuda11.8的pytorch

pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证 PyTorch 是否支持 GPU：

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果输出 True，说明安装成功且 GPU 可用

5.2.4 安装项目依赖

cd nerf-pytorch
pip install -r requirements.txt
conda install imagemagick   #安装 ImageMagick（用于处理 LLFF 数据集）

六、公共示例数据集测试

6.1 下载并准备测试数据集

我们将使用官方提供的 “lego” 示例数据集进行测试。这是一个合成数据集，适合快速验证环境和代码是否正常工作。

（1）下载 “lego” 数据集：

bash download_example_data.sh

• 这将自动下载 “lego” 和 “fern” 数据集到 ./data 目录。
• 下载完成后，检查 ./data/lego 目录，里面应包含 train、val 和 test 子目录。

（2）检察数据集结构

ls ./data/nerf_synthetic/lego

6.2 运行训练（测试数据集）

（1）修改配置文件

保证自己的数据路径与configs/fern.txt文件里的datadir路径相同：

（2）使用提供的配置文件 configs/lego.txt 进行训练：

python run_nerf.py --config configs/lego.txt

训练将开始，模型会保存在 ./logs 目录下。
根据你的 GPU 性能（例如我的 NVIDIA 4090），训练可能需要半小时左右。
你可以通过以下命令监控 GPU 使用情况：

nvidia-smi

（3）检查训练进度：

• 训练过程中，日志会显示在终端上，包括损失值（loss）。
• 中间结果会保存在 ./logs/lego 目录下，你可以用文件浏览器查看生成的图片。

6.3 结果输出

（1）输出目录

在训练了 200k 次迭代（在单个 4090 上训练 半小时）后，可以得到上述结果

（2）输出结构说明

1、主目录 logs/

存放所有训练日志、模型权重、渲染结果等输出文件的根目录。

2、实验场景目录 blender_paper_lego

每个独立训练的场景或实验对应一个子目录。

命名规则一般为数据集或场景名称，如这里的 blender_paper_lego 表示使用了 Blender Lego 数据集。

3、目录内详细文件介绍

(一) 模型权重（.tar 文件）

010000.tar、020000.tar … 200000.tar：

这些文件是模型的训练检查点（checkpoints）。
文件名数字表示训练的迭代次数（steps）。

文件内部存储了：
模型权重参数
优化器状态
当前训练进度

作用：
可用于恢复训练。
用于后续渲染与推理。
(二) 测试集渲染结果文件夹 (testset_xxxxxx)

如：testset_050000、testset_100000 等：

每个文件夹对应不同迭代次数下的测试集图像预测结果。
文件夹内包含：

渲染后的图片（.png），表示模型对测试集的推理结果。
图片以序号或场景名称为命名，便于观察模型随训练进展的效果变化。

(三) 视频文件 (.mp4)
视频文件通常有两种类型：

*_rgb.mp4：RGB视频，展示模型从不同视角（一般是螺旋路径，spiral path）渲染出的彩色场景效果。是模型可视化的直观表现，用于快速评估渲染质量。*_disp.mp4：Disparity（视差）视频，展示对应场景深度信息或视差图。可用以直观地观察深度估计的质量。

示例：

blender_paper_lego_spiral_050000_rgb.mp4 表示迭代数 50,000 时模型渲染出的彩色视频。blender_paper_lego_spiral_050000_disp.mp4 表示迭代数 50,000 时对应的深度渲染视频。

四、重要配置文件 (args.txt)
记录训练期间的全部超参数和配置选项。

如：

训练迭代次数 (N_iters)学习率 (lrate)数据集路径 (datadir)模型架构参数（如隐藏层大小，深度等）便于后续复现实验或调整优化参数。

五、如何使用这些文件？
恢复训练
使用 checkpoint 文件：

python run_nerf.py --config configs/lego.txt --ft_path ./logs/blender_paper_lego/200000.tar

单独渲染结果
生成图片：

python run_nerf.py --config configs/lego.txt --render_only --ft_path ./logs/blender_paper_lego/200000.tar

生成测试视频：

python run_nerf.py --config configs/lego.txt --render_test --ft_path ./logs/blender_paper_lego/200000.tar

六、实际情况参数调整建议

若显存不足或训练过慢：降低 batch size 或训练图片的分辨率。降低迭代次数或增加 lrate_decay（学习率衰减步数）。若模型精度不足：提高迭代次数 N_iters。调整分层采样的数目 (N_samples, N_importance)。

（3）可视化如下所示