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InstantNeRFでの動画出力の仕方

Last updated at Posted at 2022-10-21

こんにちは!!Asterです!!!
本日はInstantNeRFでの動画の出力の仕方を記事に書こうと思います!

InstantNeRFとは

「NeRF」(Neural Radiance Fields)は、さまざまな角度から撮影した複数の写真から、自由視点画像を生成する技術です。深層学習によって生成された画像を通じて、好きな視点から対象物を見ることができます。

要するに動画から3Dシーンをつくることができるということですね。
githubはこちらです。

動画の出力の仕方

まず、instantNeRFを立ち上げてください
(19044\aster\NeRFの部分とdataの部分は自身の環境に合わせてください)

C:\Users\19044\aster\NeRF\instant-ngp\build\testbed.exe --scene data/meijo2

するとこの画面が出てくると思います.

screenshot.8.jpg

次に動画を撮るためのカメラ位置を決めます。
撮りたいカメラ位置に移動したらAdd from camのボタンをクリックしてください。

screenshot.9.jpg

するとカメラ位置にカメラ情報が出てきます。
これを繰り返してカメラ位置を追加していきましょう
screenshot.11.jpg

カメラ位置を追加すると下記のように軌道が生成されます。
screenshot.13.jpg

次にこのカメラの軌道を保存しましょう.
追加方法は画像のように2つのSaveを押すだけです。

screenshot.14.jpg

screenshot.17.jpg

これで下記のように
base.msgpackとbase_cam.jsonファイルが生成されていれば完了です。

screenshot.18.jpg

次に動画の出力をしましょう。
※ffmpegが入っていないと学習が終わっても動画の出力がされません。絶望します...
念のため下記のコマンドを実行し,ffmpegが入っているか確認しましょう!

ffmpeg -version

入っていなかったら、こちらの記事を見て入れましょう

ffmpegが入っていれば下記のコマンドを実行してみましょう
pathは各自のpathに変えましょう

結構時間がかかるので、注意してください。10秒で30分かかります。
時間を変える場合は--video_n_seconds 10 を変えてください

python scripts/run.py --scene data/meijo2 --load_snapshot data/meijo2/base.msgpack --video_n_seconds 10 --video_fps 60 --width 1920 --height 1080 --mode nerf --video_camera_path data/meijo2/base_cam.json

このように学習が始まれば成功です。
screenshot.19.jpg

撮られた動画はinstant-ngpの中にあります。
screenshot.20.jpg

meijo.gif

以上で動画を撮ることができます。

まとめ

動画の出力は英語の動画しか見当たらなかったため、今回InstantNeRFでの動画の出力の仕方を記事にしました。
この記事をみて、NeRFで撮った動画がもっと世に出ることを願っています!!!

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