[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-kwea123--ngp_pl":3,"tool-kwea123--ngp_pl":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",144730,2,"2026-04-07T23:26:32",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":78,"owner_email":79,"owner_twitter":73,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":107,"forks":108,"last_commit_at":109,"license":110,"difficulty_score":111,"env_os":112,"env_gpu":113,"env_ram":114,"env_deps":115,"category_tags":124,"github_topics":126,"view_count":32,"oss_zip_url":133,"oss_zip_packed_at":133,"status":17,"created_at":134,"updated_at":135,"faqs":136,"releases":165},5434,"kwea123\u002Fngp_pl","ngp_pl","Instant-ngp in pytorch+cuda trained with pytorch-lightning (high quality with high speed, with only few lines of legible code)","ngp_pl 是一个基于 PyTorch 和 CUDA 实现的开源项目，旨在复现并优化著名的 Instant-NGP（即时神经辐射场）算法。它利用 PyTorch Lightning 框架进行训练管理，核心目标是在保持极高渲染质量的同时，实现分钟级甚至秒级的快速训练速度，且代码结构简洁易读，便于理解与二次开发。\n\n该工具主要解决了传统 NeRF 技术训练耗时过长、代码实现复杂难以复现的痛点。通过集成高效的 CUDA 算子，ngp_pl 大幅降低了神经辐射场的计算门槛，让研究人员能够快速验证新想法，无需在底层优化上耗费过多精力。\n\nngp_pl 特别适合计算机视觉领域的研究人员、AI 开发者以及对 3D 重建技术有深入需求的技术人员使用。对于希望快速上手 NeRF 相关研究或需要处理自定义数据集（支持 Colmap、NSVF 等多种格式）的团队，这是一个理想的基准代码库。\n\n其技术亮点在于将原本复杂的 C++\u002FCUDA 实现封装为清晰的 PyTorch 接口，不仅支持多 GPU 并行训练以进一步加速，还提供了良好的扩展性。虽然项目对硬件环境（如 NVIDIA 显卡算力及显存）有特定要求，","ngp_pl 是一个基于 PyTorch 和 CUDA 实现的开源项目，旨在复现并优化著名的 Instant-NGP（即时神经辐射场）算法。它利用 PyTorch Lightning 框架进行训练管理，核心目标是在保持极高渲染质量的同时，实现分钟级甚至秒级的快速训练速度，且代码结构简洁易读，便于理解与二次开发。\n\n该工具主要解决了传统 NeRF 技术训练耗时过长、代码实现复杂难以复现的痛点。通过集成高效的 CUDA 算子，ngp_pl 大幅降低了神经辐射场的计算门槛，让研究人员能够快速验证新想法，无需在底层优化上耗费过多精力。\n\nngp_pl 特别适合计算机视觉领域的研究人员、AI 开发者以及对 3D 重建技术有深入需求的技术人员使用。对于希望快速上手 NeRF 相关研究或需要处理自定义数据集（支持 Colmap、NSVF 等多种格式）的团队，这是一个理想的基准代码库。\n\n其技术亮点在于将原本复杂的 C++\u002FCUDA 实现封装为清晰的 PyTorch 接口，不仅支持多 GPU 并行训练以进一步加速，还提供了良好的扩展性。虽然项目对硬件环境（如 NVIDIA 显卡算力及显存）有特定要求，但其高效的性能表现使其成为探索高质量 3D 场景重建的有力工具。","# ngp_pl\n\n### Advertisement: Check out the latest integrated project [nerfstudio](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnerfstudio-project\u002Fnerfstudio)! There are a lot of recent improvements on nerf related methods, including instant-ngp!\n\n\u003C!-- ### Update 2022 July 29th: GUI prototype is available now (see following video)!\n\n### Update 2022 July 24th: Training on custom data is possible now!\n\n### Update 2022 July 14th: Multi-GPU training is available now! With multiple GPUs, now you can achieve high quality under a minute! -->\n\nInstant-ngp (only NeRF) in pytorch+cuda trained with pytorch-lightning (**high quality with high speed**). This repo aims at providing a concise pytorch interface to facilitate future research, and am grateful if you can share it (and a citation is highly appreciated)!\n\n*  [Official CUDA implementation](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVlabs\u002Finstant-ngp\u002Ftree\u002Fmaster)\n*  [torch-ngp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fashawkey\u002Ftorch-ngp) another pytorch implementation that I highly referenced.\n\n# :paintbrush: Gallery\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F11364490\u002F181671484-d5e154c8-6cea-4d52-94b5-1e5dd92955f2.mp4\n\nOther representative videos are in [GALLERY.md](GALLERY.md)\n\n# :computer: Installation\n\nThis implementation has **strict** requirements due to dependencies on other libraries, if you encounter installation problem due to hardware\u002Fsoftware mismatch, I'm afraid there is **no intention** to support different platforms (you are welcomed to contribute).\n\n## Hardware\n\n* OS: Ubuntu 20.04\n* NVIDIA GPU with Compute Compatibility >= 75 and memory > 6GB (Tested with RTX 2080 Ti), CUDA 11.3 (might work with older version)\n* 32GB RAM (in order to load full size images)\n\n## Software\n\n* Clone this repo by `git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl`\n* Python>=3.8 (installation via [anaconda](https:\u002F\u002Fwww.anaconda.com\u002Fdistribution\u002F) is recommended, use `conda create -n ngp_pl python=3.8` to create a conda environment and activate it by `conda activate ngp_pl`)\n* Python libraries\n    * Install pytorch by `pip install torch==1.11.0 --extra-index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu113`\n    * Install `torch-scatter` following their [instruction](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frusty1s\u002Fpytorch_scatter#installation)\n    * Install `tinycudann` following their [instruction](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVlabs\u002Ftiny-cuda-nn#pytorch-extension) (pytorch extension)\n    * Install `apex` following their [instruction](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fapex#linux)\n    * Install core requirements by `pip install -r requirements.txt`\n\n* Cuda extension: Upgrade `pip` to >= 22.1 and run `pip install models\u002Fcsrc\u002F` (please run this each time you `pull` the code)\n\n# :books: Supported Datasets\n\n1.  NSVF data\n\nDownload preprocessed datasets (`Synthetic_NeRF`, `Synthetic_NSVF`, `BlendedMVS`, `TanksAndTemples`) from [NSVF](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002FNSVF#dataset). **Do not change the folder names** since there is some hard-coded fix in my dataloader.\n\n2.  NeRF++ data\n\nDownload data from [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKai-46\u002Fnerfplusplus#data).\n\n3.  Colmap data\n\nFor custom data, run `colmap` and get a folder `sparse\u002F0` under which there are `cameras.bin`, `images.bin` and `points3D.bin`. The following data with colmap format are also supported:\n\n  *  [nerf_llff_data](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F16VnMcF1KJYxN9QId6TClMsZRahHNMW5g\u002Fview?usp=sharing) \n  *  [mipnerf360 data](http:\u002F\u002Fstorage.googleapis.com\u002Fgresearch\u002Frefraw360\u002F360_v2.zip)\n  *  [HDR-NeRF data](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Fdrive\u002Ffolders\u002F1OTDLLH8ydKX1DcaNpbQ46LlP0dKx6E-I). Additionally, download my colmap pose estimation from [here](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1TXxgf_ZxNB4o67FVD_r0aBUIZVRgZYMX\u002Fview?usp=sharing) and extract to the same location.\n\n4. RTMV data\n\nDownload data from [here](http:\u002F\u002Fwww.cs.umd.edu\u002F~mmeshry\u002Fprojects\u002Frtmv\u002F). To convert the hdr images into ldr images for training, run `python misc\u002Fprepare_rtmv.py \u003Cpath\u002Fto\u002FRTMV>`, it will create `images\u002F` folder under each scene folder, and will use these images to train (and test).\n\n# :key: Training\n\nQuickstart: `python train.py --root_dir \u003Cpath\u002Fto\u002Flego> --exp_name Lego`\n\nIt will train the Lego scene for 30k steps (each step with 8192 rays), and perform one testing at the end. The training process should finish within about 5 minutes (saving testing image is slow, add `--no_save_test` to disable). Testing PSNR will be shown at the end.\n\nMore options can be found in [opt.py](opt.py).\n\nFor other public dataset training, please refer to the scripts under `benchmarking`.\n\n# :mag_right: Testing\n\nUse `test.ipynb` to generate images. Lego pretrained model is available [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\u002Freleases\u002Ftag\u002Fv1.0)\n\nGUI usage: run `python show_gui.py` followed by the **same** hyperparameters used in training (`dataset_name`, `root_dir`, etc) and **add the checkpoint path** with `--ckpt_path \u003Cpath\u002Fto\u002F.ckpt>`\n\n# Comparison with torch-ngp and the paper\n\nI compared the quality (average testing PSNR on `Synthetic-NeRF`) and the inference speed (on `Lego` scene) v.s. the concurrent work torch-ngp (default settings) and the paper, all trained for about 5 minutes:\n\n| Method    | avg PSNR | FPS   | GPU     |\n| :---:     | :---:    | :---: | :---:   |\n| torch-ngp | 31.46    | 18.2  | 2080 Ti |\n| mine      | 32.96    | 36.2  | 2080 Ti |\n| instant-ngp paper | **33.18** | **60** | 3090 |\n\nAs for quality, mine is slightly better than torch-ngp, but the result might fluctuate across different runs.\n\nAs for speed, mine is faster than torch-ngp, but is still only half fast as instant-ngp. Speed is dependent on the scene (if most of the scene is empty, speed will be faster).\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkwea123_ngp_pl_readme_26ddbdd393e0.png\", width=\"45%\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkwea123_ngp_pl_readme_dc3397cc3a3b.png\", width=\"45%\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkwea123_ngp_pl_readme_949667ac01d8.png\", width=\"45%\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkwea123_ngp_pl_readme_3a0b5a883a91.png\", width=\"45%\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Csup>Left: torch-ngp. Right: mine.\u003C\u002Fsup>\n\u003C\u002Fp>\n\n# :chart: Benchmarks\n\nTo run benchmarks, use the scripts under `benchmarking`.\n\nFollowings are my results trained using 1 RTX 2080 Ti (qualitative results [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\u002Fissues\u002F7)):\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>Synthetic-NeRF\u003C\u002Fsummary>\n\n|       | Mic   | Ficus | Chair | Hotdog | Materials | Drums | Ship  | Lego  | AVG   |\n| :---: | :---: | :---: | :---: | :---:  | :---:     | :---: | :---: | :---: | :---: |\n| PSNR  | 35.59 | 34.13 | 35.28 | 37.35  | 29.46     | 25.81 | 30.32 | 35.76 | 32.96 |\n| SSIM  | 0.988 | 0.982 | 0.984 | 0.980  | 0.944     | 0.933 | 0.890 | 0.979 | 0.960 |\n| LPIPS | 0.017 | 0.024 | 0.025 | 0.038  | 0.070     | 0.076 | 0.133 | 0.022 | 0.051 |\n| FPS   | 40.81 | 34.02 | 49.80 | 25.06  | 20.08     | 37.77 | 15.77 | 36.20 | 32.44 |\n| Training time | 3m9s | 3m12s | 4m17s | 5m53s | 4m55s | 4m7s | 9m20s | 5m5s | 5m00s |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>Synthetic-NSVF\u003C\u002Fsummary>\n\n|       | Wineholder | Steamtrain | Toad | Robot | Bike | Palace | Spaceship | Lifestyle | AVG | \n| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---:  | :---:  | :---: | :---: | :---: |\n| PSNR  | 31.64 | 36.47 | 35.57 | 37.10 | 37.87 | 37.41 | 35.58 | 34.76 | 35.80 |\n| SSIM  | 0.962 | 0.987 | 0.980 | 0.994 | 0.990 | 0.977 | 0.980 | 0.967 | 0.980 |\n| LPIPS | 0.047 | 0.023 | 0.024 | 0.010 | 0.015 | 0.021 | 0.029 | 0.044 | 0.027 |\n| FPS   | 47.07 | 75.17 | 50.42 | 64.87 | 66.88 | 28.62 | 35.55 | 22.84 | 48.93 |\n| Training time | 3m58s | 3m44s | 7m22s | 3m25s | 3m11s | 6m45s | 3m25s | 4m56s | 4m36s |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>Tanks and Temples\u003C\u002Fsummary>\n\n|      | Ignatius | Truck | Barn  | Caterpillar | Family | AVG   | \n|:---: | :---:    | :---: | :---: | :---:       | :---:  | :---: |\n| PSNR | 28.30    | 27.67 | 28.00 | 26.16       | 34.27  | 28.78 |\n| *FPS | 10.04    |  7.99 | 16.14 | 10.91       | 6.16   | 10.25 |\n\n*Evaluated on `test-traj`\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>BlendedMVS\u003C\u002Fsummary>\n\n|       | *Jade  | *Fountain | Character | Statues | AVG   | \n|:---:  | :---:  | :---:     | :---:     | :---:   | :---: |\n| PSNR  | 25.43  | 26.82     | 30.43     | 26.79   | 27.38 |\n| **FPS | 26.02  | 21.24     | 35.99     | 19.22   | 25.61 |\n| Training time | 6m31s | 7m15s | 4m50s | 5m57s | 6m48s |\n\n*I manually switch the background from black to white, so the number isn't directly comparable to that in the papers.\n\n**Evaluated on `test-traj`\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n# TODO\n\n- [ ] use super resolution in GUI to improve FPS\n- [ ] multi-sphere images as background\n","# ngp_pl\n\n### 广告：快来了解一下最新的集成项目 [nerfstudio](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnerfstudio-project\u002Fnerfstudio) 吧！最近在 NeRF 相关方法上有很多改进，其中就包括 Instant-NGP！\n\n\u003C!-- ### 更新 2022年7月29日：GUI 原型现已可用（见下方视频）！\n\n### 更新 2022年7月24日：现在可以使用自定义数据进行训练了！\n\n### 更新 2022年7月14日：多 GPU 训练现已支持！借助多个 GPU，你现在可以在一分钟内获得高质量的渲染结果！ -->\n\nInstant-NGP（仅适用于 NeRF）基于 PyTorch 和 CUDA，并使用 PyTorch Lightning 进行训练（**高质量且速度快**）。本仓库旨在提供一个简洁的 PyTorch 接口，以促进未来的研究。如果你能分享这个项目，我将不胜感激；同时，也欢迎引用！\n\n*  [官方 CUDA 实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVlabs\u002Finstant-ngp\u002Ftree\u002Fmaster)\n*  [torch-ngp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fashawkey\u002Ftorch-ngp)，另一个我高度参考的 PyTorch 实现。\n\n# :paintbrush: 作品集\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F11364490\u002F181671484-d5e154c8-6cea-4d52-94b5-1e5dd92955f2.mp4\n\n其他代表性视频请参阅 [GALLERY.md](GALLERY.md)。\n\n# :computer: 安装\n\n由于依赖于其他库，本实现对环境有 **严格** 的要求。如果因硬件或软件不兼容导致安装问题，很抱歉我们 **无意** 支持不同的平台（欢迎贡献）。\n\n## 硬件\n\n* 操作系统：Ubuntu 20.04\n* NVIDIA GPU，计算能力 ≥ 75，显存 > 6GB（已测试 RTX 2080 Ti），CUDA 11.3（较旧版本也可能适用）\n* 32GB 内存（以便加载全尺寸图像）\n\n## 软件\n\n* 克隆本仓库：`git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl`\n* Python≥3.8（推荐使用 [Anaconda](https:\u002F\u002Fwww.anaconda.com\u002Fdistribution\u002F) 安装，可执行 `conda create -n ngp_pl python=3.8` 创建 Conda 环境，并用 `conda activate ngp_pl` 激活）\n* Python 库\n    * 使用 `pip install torch==1.11.0 --extra-index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu113` 安装 PyTorch\n    * 按照 [torch-scatter](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frusty1s\u002Fpytorch_scatter#installation) 的说明安装 `torch-scatter`\n    * 按照 [tiny-cuda-nn](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVlabs\u002Ftiny-cuda-nn#pytorch-extension) 的说明安装 `tinycudann`（PyTorch 扩展）\n    * 按照 [NVIDIA Apex](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fapex#linux) 的说明安装 `apex`\n    * 使用 `pip install -r requirements.txt` 安装核心依赖项\n\n* CUDA 扩展：将 `pip` 升级到 ≥ 22.1，并运行 `pip install models\u002Fcsrc\u002F`（每次拉取代码后请重新运行此命令）\n\n# :books: 支持的数据集\n\n1. NSVF 数据\n\n从 [NSVF](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002FNSVF#dataset) 下载预处理好的数据集（`Synthetic_NeRF`、`Synthetic_NSVF`、`BlendedMVS`、`TanksAndTemples`）。**请勿更改文件夹名称**，因为我的数据加载器中有一些硬编码的修复。\n\n2. NeRF++ 数据\n\n从 [这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKai-46\u002Fnerfplusplus#data) 下载数据。\n\n3. Colmap 数据\n\n对于自定义数据，运行 `Colmap` 并生成 `sparse\u002F0` 文件夹，其中包含 `cameras.bin`、`images.bin` 和 `points3D.bin`。以下具有 Colmap 格式的数据也被支持：\n\n  *  [nerf_llff_data](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F16VnMcF1KJYxN9QId6TClMsZRahHNMW5g\u002Fview?usp=sharing) \n  *  [mipnerf360 数据](http:\u002F\u002Fstorage.googleapis.com\u002Fgresearch\u002Frefraw360\u002F360_v2.zip)\n  *  [HDR-NeRF 数据](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Fdrive\u002Ffolders\u002F1OTDLLH8ydKX1DcaNpbQ46LlP0dKx6E-I)。此外，请从 [这里](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1TXxgf_ZxNB4o67FVD_r0aBUIZVRgZYMX\u002Fview?usp=sharing) 下载我的 Colmap 姿态估计文件，并解压到相同位置。\n\n4. RTMV 数据\n\n从 [这里](http:\u002F\u002Fwww.cs.umd.edu\u002F~mmeshry\u002Fprojects\u002Frtmv\u002F) 下载数据。为了将 HDR 图像转换为 LDR 图像用于训练，运行 `python misc\u002Fprepare_rtmv.py \u003Cpath\u002Fto\u002FRTMV>`，它会在每个场景文件夹下创建 `images\u002F` 文件夹，并使用这些图像进行训练（以及测试）。\n\n# :key: 训练\n\n快速入门：`python train.py --root_dir \u003Cpath\u002Fto\u002Flego> --exp_name Lego`\n\n这将对乐高场景进行 30,000 步训练（每步 8,192 条光线），并在最后进行一次测试。整个训练过程大约需要 5 分钟完成（保存测试图像较慢，可添加 `--no_save_test` 来禁用）。最后会显示测试 PSNR。\n\n更多选项请参阅 [opt.py](opt.py)。\n\n对于其他公开数据集的训练，请参考 `benchmarking` 目录下的脚本。\n\n# :mag_right: 测试\n\n使用 `test.ipynb` 生成图像。乐高预训练模型可在 [这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\u002Freleases\u002Ftag\u002Fv1.0) 获取。\n\nGUI 使用方法：运行 `python show_gui.py`，并输入与训练时 **完全相同** 的超参数（`dataset_name`、`root_dir` 等），然后通过 `--ckpt_path \u003Cpath\u002Fto\u002F.ckpt>` 添加检查点路径。\n\n# 与 torch-ngp 及论文的对比\n\n我将质量（在 `Synthetic-NeRF` 上的平均测试 PSNR）和推理速度（在 `Lego` 场景上）与同期工作 torch-ngp（默认设置）以及论文中的方法进行了比较，所有实验均训练约 5 分钟：\n\n| 方法    | 平均 PSNR | FPS   | GPU     |\n| :---:     | :---:    | :---: | :---:   |\n| torch-ngp | 31.46    | 18.2  | 2080 Ti |\n| 我的方法      | 32.96    | 36.2  | 2080 Ti |\n| instant-ngp 论文 | **33.18** | **60** | 3090 |\n\n在质量方面，我的方法略优于 torch-ngp，但结果可能会因不同运行而有所波动。\n\n在速度方面，我的方法比 torch-ngp 快，但仍仅为 instant-ngp 的一半。速度取决于场景（如果场景大部分为空，则速度会更快）。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkwea123_ngp_pl_readme_26ddbdd393e0.png\", width=\"45%\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkwea123_ngp_pl_readme_dc3397cc3a3b.png\", width=\"45%\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkwea123_ngp_pl_readme_949667ac01d8.png\", width=\"45%\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkwea123_ngp_pl_readme_3a0b5a883a91.png\", width=\"45%\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Csup>左：torch-ngp。右：我的方法。\u003C\u002Fsup>\n\u003C\u002Fp>\n\n# ：图表：基准测试\n\n要运行基准测试，请使用 `benchmarking` 目录下的脚本。\n\n以下是我使用 1 张 RTX 2080 Ti 显卡训练得到的结果（定性结果见 [这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\u002Fissues\u002F7)）：\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>合成-NeRF\u003C\u002Fsummary>\n\n|       | 微型场景 | 榕树 | 椅子 | 热狗 | 材质 | 鼓 | 船 | 乐高 | 平均   |\n| :---: | :---: | :---: | :---: | :---:  | :---:     | :---: | :---: | :---: | :---: |\n| PSNR  | 35.59 | 34.13 | 35.28 | 37.35  | 29.46     | 25.81 | 30.32 | 35.76 | 32.96 |\n| SSIM  | 0.988 | 0.982 | 0.984 | 0.980  | 0.944     | 0.933 | 0.890 | 0.979 | 0.960 |\n| LPIPS | 0.017 | 0.024 | 0.025 | 0.038  | 0.070     | 0.076 | 0.133 | 0.022 | 0.051 |\n| FPS   | 40.81 | 34.02 | 49.80 | 25.06  | 20.08     | 37.77 | 15.77 | 36.20 | 32.44 |\n| 训练时间 | 3分9秒 | 3分12秒 | 4分17秒 | 5分53秒 | 4分55秒 | 4分7秒 | 9分20秒 | 5分5秒 | 5分00秒 |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>合成-NSVF\u003C\u002Fsummary>\n\n|       | 酒架 | 蒸汽火车 | 牛蛙 | 机器人 | 自行车 | 宫殿 | 宇宙飞船 | 生活方式 | 平均   |\n| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---:  | :---:  | :---: | :---: | :---: |\n| PSNR  | 31.64 | 36.47 | 35.57 | 37.10 | 37.87 | 37.41 | 35.58 | 34.76 | 35.80 |\n| SSIM  | 0.962 | 0.987 | 0.980 | 0.994 | 0.990 | 0.977 | 0.980 | 0.967 | 0.980 |\n| LPIPS | 0.047 | 0.023 | 0.024 | 0.010 | 0.015 | 0.021 | 0.029 | 0.044 | 0.027 |\n| FPS   | 47.07 | 75.17 | 50.42 | 64.87 | 66.88 | 28.62 | 35.55 | 22.84 | 48.93 |\n| 训练时间 | 3分58秒 | 3分44秒 | 7分22秒 | 3分25秒 | 3分11秒 | 6分45秒 | 3分25秒 | 4分56秒 | 4分36秒 |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>坦克与寺庙\u003C\u002Fsummary>\n\n|      | 伊格纳修斯 | 卡车 | 谷仓 | 毛毛虫 | 家庭 | 平均   |\n|:---: | :---:    | :---: | :---: | :---:       | :---:  | :---: |\n| PSNR | 28.30    | 27.67 | 28.00 | 26.16       | 34.27  | 28.78 |\n| *FPS | 10.04    |  7.99 | 16.14 | 10.91       | 6.16   | 10.25 |\n\n*在 `test-traj` 上评估\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>BlendedMVS\u003C\u002Fsummary>\n\n|       | *玉器  | *喷泉 | 角色 | 雕像 | 平均   |\n|:---:  | :---:  | :---:     | :---:     | :---:   | :---: |\n| PSNR  | 25.43  | 26.82     | 30.43     | 26.79   | 27.38 |\n| **FPS | 26.02  | 21.24     | 35.99     | 19.22   | 25.61 |\n| 训练时间 | 6分31秒 | 7分15秒 | 4分50秒 | 5分57秒 | 6分48秒 |\n\n*我手动将背景从黑色改为白色，因此该数值无法直接与论文中的数据进行比较。\n\n**在 `test-traj` 上评估\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n#待办事项\n\n- [ ] 在 GUI 中使用超分辨率技术以提升 FPS\n- [ ] 使用多球面图像作为背景","# ngp_pl 快速上手指南\n\nngp_pl 是一个基于 PyTorch + CUDA 实现的 Instant-NGP（NeRF）项目，旨在提供简洁的接口以实现**高质量与高速度**的训练。本指南将帮助你快速在本地部署并运行该工具。\n\n## 1. 环境准备\n\n本项目对硬件和软件版本有**严格**要求，请确保满足以下条件以避免兼容性问题。\n\n### 硬件要求\n*   **操作系统**: Ubuntu 20.04 (其他平台未官方支持)\n*   **GPU**: NVIDIA GPU，计算能力 (Compute Capability) >= 7.5，显存 > 6GB (推荐 RTX 2080 Ti 或更高)\n*   **内存**: 32GB RAM (用于加载全尺寸图像)\n*   **CUDA 版本**: 11.3\n\n### 软件依赖\n*   Python >= 3.8\n*   Git\n\n## 2. 安装步骤\n\n建议使用 Conda 创建独立的虚拟环境。\n\n### 第一步：克隆代码与创建环境\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\ncd ngp_pl\n\n# 创建并激活 conda 环境\nconda create -n ngp_pl python=3.8\nconda activate ngp_pl\n```\n\n### 第二步：安装核心依赖\n按顺序安装以下组件，注意 PyTorch 版本必须匹配 CUDA 11.3。\n\n1.  **安装 PyTorch**:\n    ```bash\n    pip install torch==1.11.0 --extra-index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu113\n    ```\n    *(国内用户可使用清华源加速：`pip install torch==1.11.0 --extra-index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu113 -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`)*\n\n2.  **安装 torch-scatter**:\n    请参考 [官方安装指令](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frusty1s\u002Fpytorch_scatter#installation)，通常命令如下（需根据具体环境调整 wheel 地址）：\n    ```bash\n    pip install torch-scatter -f https:\u002F\u002Fdata.pyg.org\u002Fwhl\u002Ftorch-1.11.0+cu113.html\n    ```\n\n3.  **安装 tinycudann** (PyTorch 扩展):\n    请参考 [官方安装指令](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVlabs\u002Ftiny-cuda-nn#pytorch-extension)。\n    ```bash\n    pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVlabs\u002Ftiny-cuda-nn\u002F#subdirectory=bindings\u002Ftorch\n    ```\n\n4.  **安装 apex**:\n    请参考 [官方安装指令](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fapex#linux)。通常需要源码安装：\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fapex\n    cd apex\n    pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option=\"--cpp_ext\" --global-option=\"--cuda_ext\" .\u002F\n    cd ..\n    ```\n\n5.  **安装项目其余依赖**:\n    ```bash\n    pip install -r requirements.txt\n    ```\n\n### 第三步：编译 CUDA 扩展\n**重要**：每次拉取（pull）新代码后，都必须重新执行此步骤。请先升级 pip 至 22.1 以上。\n\n```bash\npip install --upgrade pip \"pip>=22.1\"\npip install models\u002Fcsrc\u002F\n```\n\n## 3. 基本使用\n\n### 数据准备\n本项目支持多种数据集格式（NSVF, NeRF++, Colmap, RTMV）。\n以经典的 **Lego** 场景为例，你需要先下载预处理好的 NSVF 数据集（包含 `Synthetic_NeRF` 等），并确保文件夹名称未被修改。\n\n### 开始训练\n使用以下命令快速启动训练。以下示例将训练 Lego 场景 30k 步（约 5 分钟），并在结束时进行一次测试。\n\n```bash\npython train.py --root_dir \u003Cpath\u002Fto\u002Flego> --exp_name Lego\n```\n*   `\u003Cpath\u002Fto\u002Flego>`: 替换为你本地数据集的实际路径。\n*   训练结束后会显示测试 PSNR。若不想保存测试图像以加快速度，可添加 `--no_save_test` 参数。\n\n### 推理与可视化\n训练完成后，你可以使用 Jupyter Notebook 生成图像，或使用 GUI 进行交互式查看。\n\n**方式一：使用 Notebook 生成图像**\n运行 `test.ipynb`，加载预训练模型或你刚刚训练的 checkpoint。\n*Lego 预训练模型下载地址*: [Releases v1.0](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\u002Freleases\u002Ftag\u002Fv1.0)\n\n**方式二：使用 GUI 交互查看**\n运行以下命令启动图形界面。**注意**：必须传入与训练时**完全相同**的超参数（如 `dataset_name`, `root_dir` 等），并指定检查点路径。\n\n```bash\npython show_gui.py --dataset_name synthetic_nerf --root_dir \u003Cpath\u002Fto\u002Flego> --ckpt_path \u003Cpath\u002Fto\u002Fyour_model.ckpt>\n```\n\n### 性能参考\n在单张 RTX 2080 Ti 上，Lego 场景的训练时间约为 5 分钟，推理速度可达 36 FPS 左右，质量略优于同类的 torch-ngp 实现。","某数字孪生团队需要为大型工业厂房快速构建高保真 3D 导航模型，以便在网页端进行沉浸式巡检演示。\n\n### 没有 ngp_pl 时\n- **训练周期漫长**：使用传统 NeRF 实现渲染一张高清图需数秒，完成整个场景训练往往耗时数天甚至数周，严重拖慢项目交付进度。\n- **代码复用困难**：官方 Instant-NGP 基于 CUDA\u002FC++ 编写，逻辑复杂且难以修改，算法研究人员想尝试改进网络结构时往往无从下手。\n- **硬件门槛极高**：为了在可接受时间内完成训练，必须依赖多张顶级显卡并行计算，导致云算力成本居高不下。\n- **自定义数据适配难**：面对现场采集的非标准 Colmap 格式数据，缺乏灵活的接口进行快速预处理和微调，数据清洗占用大量人力。\n\n### 使用 ngp_pl 后\n- **分钟级极速训练**：借助 PyTorch+CUDA 的高效实现，利用单张 RTX 2080 Ti 即可在几分钟内完成高质量模型训练，实现“当天采集、当天交付”。\n- **科研友好架构**：基于 PyTorch-Lightning 封装，核心代码简洁可读，开发人员仅需几行代码即可调整超参数或嵌入新模块，极大加速算法迭代。\n- **单卡高效运行**：优化的显存管理使得中端显卡也能胜任复杂场景重建，显著降低了硬件投入和云端租赁费用。\n- **灵活数据支持**：原生支持 Colmap 及多种自定义数据集格式，团队可直接导入现场拍摄的厂房照片序列，无需繁琐的数据转换流程。\n\nngp_pl 通过将工业级渲染速度与研究级代码灵活性完美结合，让高保真 3D 重建从“昂贵实验”变成了“日常工具”。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkwea123_ngp_pl_0a520ead.png","kwea123","AI葵","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fkwea123_5228cb83.jpg","AI R&D in computer vision.\r\nDoing VTuber about DL algorithms. Check my channel! If you find my works helpful, please consider sponsoring!\r\n我有在做VTuber，歡迎訂閱我的頻道！","Luma AI","Taipei","kwea123@gmail.com","https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fchannel\u002FUC7UlsMUu_gIgpqNGB4SqSwQ","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123",[83,87,91,95,99,103],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",59.1,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Python","#3572A5",22.8,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Cuda","#3A4E3A",10.9,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"C","#555555",2.6,{"name":100,"color":101,"percentage":102},"Shell","#89e051",2.4,{"name":104,"color":105,"percentage":106},"C++","#f34b7d",2.3,1289,152,"2026-04-01T17:55:58","MIT",5,"Linux (Ubuntu 20.04)","必需 NVIDIA GPU，计算能力 >= 7.5，显存 > 6GB (测试于 RTX 2080 Ti)，CUDA 11.3","32GB",{"notes":116,"python":117,"dependencies":118},"该项目对依赖库有严格要求，作者明确表示无意支持硬件\u002F软件不匹配的其他平台（如非 Ubuntu 系统）。安装 CUDA 扩展前需将 pip 升级至 22.1 以上。自定义数据需使用 Colmap 格式。每次拉取代码后需重新编译安装 CUDA 扩展。",">=3.8",[119,120,121,122,123],"torch==1.11.0","torch-scatter","tinycudann","apex","pytorch-lightning",[14,125],"其他",[127,128,129,123,130,131,132],"instant-ngp","cuda","nerf","3d-reconstruction","pytorch","novel-view-synthesis",null,"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-08T17:18:15.066973",[137,142,147,152,156,160],{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},24649,"训练过程中进程被杀死（Killed）或遇到内存不足（OOM）错误怎么办？","这通常是由于 RAM 不足导致的。建议在训练时添加 `--no_save_test` 参数以避免保存测试图像占用过多内存。训练完成后，可以使用 `test.ipynb` 脚本来生成测试图像。\n命令示例：\npython train.py --no_save_test ...","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\u002Fissues\u002F3",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},24650,"如何在合成场景（如 Lego 数据集）中获得最佳的复现结果和 PSNR？","为了在合成场景上获得最大性能，必须将 `scale` 参数设置为 `0.5`。此外，建议使用 `apex` 的融合优化器（FusedAdam），如果在 Windows 上难以安装 apex，使用标准的 `torch.optim.Adam` 配合混合精度训练也能获得不错的结果（例如 Lego 场景 PSNR 可达 34.30）。\n命令示例：\npython train.py --root_dir \u003C数据路径> --exp_name Lego --scale 0.5","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\u002Fissues\u002F18",{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":151},24651,"遇到 'ValueError' 或与 GPU 架构相关的警告（FullyFusedMLP not supported）导致训练失败如何解决？","如果使用的是计算能力低于 75 的 GPU（如 GTX 1080），会出现回退到 CutlassMLP 的警告。若因此报错，请尝试在代码 `rendering.py` 中将相关变量（如 `rgbs`）修改为连续内存格式。具体做法是在变量后添加 `.contiguous()`。\n修改示例：\n将 `VolumeRenderer.apply(sigmas, rgbs, ...)` 改为 `VolumeRenderer.apply(sigmas, rgbs.contiguous(), ...)`。\n如果其他变量报类似错误，也请同样处理。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\u002Fissues\u002F11",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":151},24652,"验证阶段（Validation DataLoader）内存占用过高（如超过 29GB）如何解决？","默认情况下代码可能会一次性加载所有图像导致显存\u002F内存爆炸。解决方案是修改数据加载逻辑，改为每次只加载一张图像。虽然这需要用户自行根据使用情况修改代码，但这能显著降低内存消耗，使模型能在 16GB 显存的设备上运行。",{"id":157,"question_zh":158,"answer_zh":159,"source_url":141},24653,"基准测试表中的 FPS 是什么意思？它是基于什么条件测得的？","FPS 指的是推理速度。在该项目中，它通常是指在 `800x800` 分辨率图像上的推理帧率。关于官方 instant-ngp 的 60 FPS 报告，通常也是指在类似高端显卡（如 RTX 2080Ti）上运行 C++\u002FCUDA 版本的结果。所有提到的实现通常都是训练固定时长（如 5 分钟），速度快意味着在相同时间内完成了更多迭代。",{"id":161,"question_zh":162,"answer_zh":163,"source_url":164},24654,"该项目是否支持多 GPU（Multi-GPU）分布式训练？","底层的 tiny-cuda-nn (tcnn) 库本身设计为单 GPU 运行，官方并未直接支持多 GPU。虽然理论上可以通过在初始化 `tcnn.Network` 之前调用 `torch.cuda.set_device(rank)` 来尝试适配，但在 pytorch-lightning 的 DDP 模式下容易遇到“非法内存访问”错误，因为 tcnn 一旦在某个 GPU 上初始化就很难重新分配。目前该功能并不稳定，建议主要用于单卡训练，或在多物体\u002F视频场景中谨慎尝试自行修改初始化逻辑。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkwea123\u002Fngp_pl\u002Fissues\u002F16",[166,171],{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},154227,"v2.0","使用 torch==1.13.0 和 cuda=11.7 构建\n如果您无法自行构建该库，请使用此预编译的 wheel 包。","2022-12-25T11:35:56",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},154228,"v1.0","使用这个检查点和笔记本进行质量和帧率的实验。","2022-07-04T07:10:09"]