保姆级教程：用PyTorch从零复现NeRF，手把手搞定乐高小车3D重建

NeRF三维重建PyTorch深度学习

于 2026-05-28 12:51:54 修改

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从零构建NeRF：PyTorch实战乐高小车3D重建全流程解析

在开始NeRF项目之前，我们需要搭建合适的开发环境。推荐使用Python 3.8+和PyTorch 1.10+版本，这是经过验证的稳定组合。以下是关键依赖项的安装命令：

BASH

conda create -n nerf python=3.8

conda activate nerf

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

pip install imageio scipy matplotlib tqdm opencv-python

对于硬件配置，建议至少使用RTX 3060及以上级别的GPU，显存最好不低于8GB。如果显存较小，可以通过调整--batch_size参数来降低内存消耗。

乐高小车数据集可以从官方Google Drive链接获取，包含三个子集：训练集（100张）、验证集（13张）和测试集（26张）。每张图片都是400×400分辨率的RGBA格式，配套的相机参数存储在JSON文件中。数据加载的核心代码如下：

PYTHON

def load_blender_data(basedir, half_res=False):

splits = ['train', 'val', 'test']

all_imgs, all_poses = [], []

for s in splits:

with open(f'{basedir}/transforms_{s}.json') as fp:

meta = json.load(fp)

imgs, poses = [], []

for frame in meta['frames']:

img_path = os.path.join(basedir, frame['file_path']+'.png')

imgs.append(imageio.imread(img_path))

poses.append(np.array(frame['transform_matrix']))

imgs = (np.array(imgs)/255.).astype(np.float32)

poses = np.array(poses).astype(np.float32)

all_imgs.append(imgs)

all_poses.append(poses)

return np.concatenate(all_imgs), np.concatenate(al

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