Google ColabでNeRFを動かしてみる

始めに

NeRFすごいですね〜
フォトグラメトリの3D再構成結果と比べると格段に品質が良く、革新的な技術に思えます。

Google Colabで試してみようとして、少しトラブったのでその手順をシェアします。
（最近Google Colabではtensorflow 1.xが非サポートとなったようなので少し修正が必要）

環境構築

最初にgoogleアカウントを用意します。持っていない人は下記のページで作成してください。

次に下記のリンクから「Google Colaboratory」を開き、ノートブックを新規作成します。

下記サイトを参考に、Google Colaboratoryにてgoogleドライブをマウントします。

フォルダを移動します。
Google Colabの入力ボックスに下記のコマンドを入力後、左側の再生ボタンを押します
（これ以降の部分も同様の手順でコマンドを実行していきます）。

cd drive/MyDrive/

公式GitHubからcloneします。

!git clone https://github.com/bmild/nerf.git --recursive

Colab「ファイル」のファイルメニューから「ドライブで探す」を実行
nerfフォルダの中にGitHubからダウンロードしたtiny_nerf.ipynbがあるので、ダブルクリックして開く。

【重要】先頭のセルを次のように書き換える。

修正前

try:
  import google.colab
  IN_COLAB = True
except:
  IN_COLAB = False

if IN_COLAB:
    %tensorflow_version 1.x

import os, sys
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.enable_eager_execution()

from tqdm import tqdm_notebook as tqdm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

修正後

!pip install tensorflow-gpu==1.15
!pip install numpy==1.19.5
try:
  import google.colab
  IN_COLAB = True
except:
  IN_COLAB = False

#if IN_COLAB:
#    %tensorflow_version 1.x

import os, sys
import tensorflow as tf
#tf.compat.v1.enable_eager_execution()

from tqdm import tqdm_notebook as tqdm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

実行

あとは順次セルを実行していくだけです。
ランライムの再起動を求められたら、適宜「ランタイム」メニューから再起動してください。

P.S.
本記事がQiita初投稿です。
何かお気づきの点がありましたらご指摘いただけると助かります。