Instant-ngp NeRF Demo 실행해보기 (+cmake 설치)

Author: Jihwa Lee
Date: 2023/01/17

 

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3D Reconstruction에 대해 관심을 가진지는 꽤나 많은 시간이 흘렀지만 이제야 본격적으로 살펴보게 되었습니다.

 

2023 CES를 둘러보면서 NeRF 관련 기술을 사용해 앱을 만든 기업이 있었는데,

그 곳에도 어떤 모델을 사용하였는지 물어보니 Instant-ngp NeRF를 사용했다고 하더라고요.

그래서 직접 환경 세팅해서 돌려보게 되었습니다.

 

저의 환경은 다음과 같습니다.

Ubuntu 18.04
GeForce GTX 1080 Ti  x2
cuda 11.1. + cuDNN 8.0.5.

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https://github.com/NVlabs/instant-ngp

GitHub - NVlabs/instant-ngp: Instant neural graphics primitives: lightning fast NeRF and more

Github에서 나온 절차대로 따라가보겠습니다.

 

가상 환경 생성

# inst-ngp라는 가상환경 먼저 생성해주겠습니다.
conda create -n inst-ngp python=3.7

 

CMake 설치

github의 Requirements 중 CMake v3.21을 충족시키기 위해 설치를 해보겠습니다.

단순히 pip install cmake로 설치할 경우 v3.21보다 낮은 버전이 깔려 홈페이지에서 다운해 진행하였습니다.

 

https://cmake.org/download/

Download | CMake

작성일 기준 Latest Release인 3.25.1. 버전을 설치하였습니다.

 

바로 다운하셔도 되지만 원하는 위치에 파일 다운을 하고 싶으시다면 wget 을 이용하면 됩니다.

# cd로 원하는 폴더로 이동한 이후 
# cmake 홈페이지에서 원하는 파일을 우클릭하여 링크를 복사한다.

# 파일 다운 후 압축 풀기
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.25.1/cmake-3.25.1.tar.gz
tar -xvf cmake-3.25.1.tar.gz

# 설치
cd cmake-3.25.1
./bootstrap && make && sudo make install

위 명령어가 아무런 오류가 없다면 다행이지만

오류 화면

저처럼 오류가 날 수 있습니다.

저와 같은 오류라면 당황하지 마시고

sudo apt install libssl-dev

를 이용해 필요한 library를 설치해주고 다시 오류가 났던 명령어를 실행하시면 정상적으로 설치가 완료됩니다.

 

설치가 제대로 되었는지 확인하기 위해 아래 명령어를 입력하시고 버전이 제대로 출력되면 정상적으로 설치가 된 것입니다.

cmake --version

 

실행해보기

git clone --recursive https://github.com/nvlabs/instant-ngp
cd instant-ngp

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

# 아래 명령으로 nerf 학습을 실행시킬 수 있다.
./instant-ngp data/nerf/fox

 

왼쪽이 Step 500, 오른쪽이 Step 75000

제 기준으로 step 500이 약 1분 조금 넘게 걸리는데 저 정도 퀄리티라는게 대단합니다.

물론 Target FPS를 높이면 품질이 많이 떨어집니다..!

 

Demo를 실행해봤으니 실질적으로 어떻게 학습을 시키는지, NeRF와 얼마나 차이가 많이나는지 등 좀 더 학술적인 내용을 다뤄볼 예정입니다.