Instant-NeRF 빌드

Instant-NeRF는 ndvia 사에서 nerf 알고리즘을 향상시킨 기법이다.

1. NeRF와 Instant NeRF 차이점.

• 	1) GPU의 미세 입자를 사용하는 렌더링/트레이닝 알고리즘의 작업별 GPU 구현 조밀한 텐서보다 훨씬 빠르게 흐름을 제어
  
  	2) 범용 행렬 곱셈 루틴보다 빠른 소규모 신경망의 완전히 융합된 구현
  
  	3) 기존보다 더 나은 속도/품질 트레이드오프를 제공하는 다중 해상도 해시 그리드 인코딩이라는 기술을 개발

(출처: https://wccftech.com/instant-nerf-by-nvidia-leverages-ai-to-turn-2d-photos-into-3d-scenes/)

2. 환경 셋팅
   1) 프로그램 설치

• 	(1) visual studio 2019 설치
  	(2) cuda toolkit 10.2 버전 설치 (높은 버전 설치 가능)
  	(3) CMake 3.21 버전 설치 (높은 버전 설치 가능)
  	(4) git 설치
  	(기타) (필요하면 설치) python 3.9

2) cmd에서 프로젝트 복사 및 경로 변경
(1) 프로젝트 복사 및 경로 변경

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

(2) CMake 빌드 수행

- instant-ngp$ cmake . -B build
- instant-ngp$ cmake --build build --config RelWithDebInfo -j

(3) Test Dataset 실행

- instant-ngp> .\build\testbed --scene data\nerf\fox

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