diff --git a/README_ESP.md b/README_ESP.md new file mode 100644 index 000000000..30b3e37e9 --- /dev/null +++ b/README_ESP.md @@ -0,0 +1,195 @@ +# Instant Neural Graphics Primitives ![](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/workflows/CI/badge.svg) + + + +¿Alguna vez quisiste entrenar un modelo NeRF de un zorro en menos de 5 segundos? ¿O volar alrededor de una escena capturada de fotos de un robot de fábrica? ¡Por supuesto que quisiste! + +Aquí encontrará una implementación de cuatro __primitivas redes neuronales gráficas__, siendo estas: campos de radiación neural (NeRF), funciones de distancia con signo (SDFs), imagenes neuronales, y volumen neuronal. +En cada caso, entrenamos y renderizamos una MLP con codificación de entrada hash multiresolución usando el framework [tiny-cuda-nn](https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn). + +> __Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding__ +> [Thomas Müller](https://tom94.net), [Alex Evans](https://research.nvidia.com/person/alex-evans), [Christoph Schied](https://research.nvidia.com/person/christoph-schied), [Alexander Keller](https://research.nvidia.com/person/alex-keller) +> _[arXiv:2201.05989 [cs.CV]](https://arxiv.org/abs/2201.05989), Jan 2022_ +> __[ [Project page](https://nvlabs.github.io/instant-ngp) ] [ [Paper](https://nvlabs.github.io/instant-ngp/assets/mueller2022instant.pdf) ] [ [Video](https://nvlabs.github.io/instant-ngp/assets/mueller2022instant.mp4) ] [ [BibTeX](https://nvlabs.github.io/instant-ngp/assets/mueller2022instant.bib) ]__ + +Para preguntas referentes a negocios, por favor visite nuestro sitio web y envíe el formulario: [NVIDIA Research Licensing](https://www.nvidia.com/en-us/research/inquiries/) + + +## Requisitos: + +- Una tarjeta gráfica NVidia __NVIDIA GPU__; Los núcleos tensoriales aumentan el rendimiento cuando están disponibles. Todos los resultados mostrados provienen de un RTX 3090. +- Un compilador capaz de manejar __C++14__. Se recomiendan las siguientes opciones y se han probado: + - __Windows:__ Visual Studio 2019 (necesita también versión mínima WindowsSDK 8.1) + - __Linux:__ GCC/G++ 7.5 or higher +- __[CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit) versión v10.2 o mayor__ y __[CMake](https://cmake.org/) v3.19 o mayor__. +- __(opcional) [Python](https://www.python.org/) 3.7 o mayor__ para encuadernaciones interactivas. También, ejecutar `pip install -r requirements.txt`. + - En algunas máquinas, `pyexr` se rehusa instalar vía `pip`. Se puede resolver instalando OpenEXR desde [aquí](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#openexr). +- __(opcional) [OptiX](https://developer.nvidia.com/optix) 7.3 o mayor__ para un entrenamiento SDF de malla más rápido. Establezca la variable de entorno `OptiX_INSTALL_DIR` en el directorio de instalación si no aparece automáticamente. + + +Si está utilizando Linux, instale los siguientes paquetes: +```sh +sudo apt-get install build-essential git python3-dev python3-pip libopenexr-dev libxi-dev \ + libglfw3-dev libglew-dev libomp-dev libxinerama-dev libxcursor-dev +``` + +También recomendamos instalar [CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit) y [OptiX](https://developer.nvidia.com/optix) en `/usr/local/` y agregar la instalación CUDA en PATH. +Por ejemplo, si posees CUDA 11.4, agrega lo siguiente a tu `~/.bashrc` +```sh +export PATH="/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH" +export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" +``` + + +## Compilación (Windows & Linux) + +Comience clonando este repositorio y todos sus submódulos usando el siguiente comando: +```sh +$ git clone --recursive https://github.com/nvlabs/instant-ngp +$ cd instant-ngp +``` +Luego, use CMake para compilar el proyecto: (en Windows, esto debe estar en un [símbolo del sistema de desarrollador](https://docs.microsoft.com/en-us/cpp/build/building-on-the-command-line?view=msvc-160#developer_command_prompt)) +```sh +instant-ngp$ cmake . -B build +instant-ngp$ cmake --build build --config RelWithDebInfo -j 16 +``` + +Si la compilación falla, consulte [esta lista de posibles soluciones](https://github.com/NVlabs/instant-ngp#troubleshooting-compile-errors) antes de abrir un issue. + +Si el build tiene éxito, puedes ejecutar el software vía `build/testbed` como ejecutable o usar el comando `scripts/run.py`. + +Si falla la detección automática de la arquitectura de la GPU (como puede suceder si tiene varias GPU instaladas), configure la variable de entorno `TCNN_CUDA_ARCHITECTURES` para la GPU que le gustaría usar. La siguiente tabla enumera los valores para las GPU comunes. Si su GPU no está en la lista, consulte [aquí una lista exhaustiva](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus). + +| RTX 30X0 | A100 | RTX 20X0 | TITAN V / V100 | GTX 10X0 / TITAN Xp | GTX 9X0 | K80 | +|----------|------|----------|----------------|---------------------|---------|-----| +| 86 | 80 | 75 | 70 | 61 | 52 | 37 | + + + +## Entrenamiento interactivo y renderizado + + + +Este código base viene con un banco de pruebas interactivo que incluye muchas características más allá de nuestra publicación académica: +- Funciones de entrenamiento adicionales, como optimización de elementos extrínsecos e intrínsecos. +- Cubos de marcha para conversión `NeRF->Mesh` y `SDF->Mesh`. +- Un editor de ruta de cámara basado en spline para crear videos. +- Visualizaciones de depuración de las activaciones de cada entrada y salida de neurona. +- Y muchas más configuraciones específicas de tareas. +- Vea también nuestro [video de demostración de un minuto de la herramienta](https://nvlabs.github.io/instant-ngp/assets/mueller2022instant.mp4). + + + +### NeRF fox + +Se proporciona una escena de prueba en este repositorio, utilizando una pequeña cantidad de fotogramas de un video de teléfono capturado casualmente.: + +```sh +instant-ngp$ ./build/testbed --scene data/nerf/fox +``` + + + +Alternativamente, descargue cualquier escena compatible con NeRF (e.g. [de la unidad de autores de NeRF](https://drive.google.com/drive/folders/1JDdLGDruGNXWnM1eqY1FNL9PlStjaKWi)). +Ahora puedes ejecutar: + +```sh +instant-ngp$ ./build/testbed --scene data/nerf_synthetic/lego/transforms_train.json +``` + +Para obtener más información sobre cómo preparar conjuntos de datos para su uso con nuestra implementación NeRF, consulte [este documento](docs/nerf_dataset_tips.md). + +### SDF armadillo + +```sh +instant-ngp$ ./build/testbed --scene data/sdf/armadillo.obj +``` + + + +### Imagen de Einstein + +```sh +instant-ngp$ ./build/testbed --scene data/image/albert.exr +``` + + + +Para reproducir los resultados de gigapíxeles, descargue, por ejemplo, [la imagen de Tokio](https://www.flickr.com/photos/trevor_dobson_inefekt69/29314390837) y conviértalo a `.bin` usando el script `scripts/image2bin.py`. Este formato personalizado mejora la compatibilidad y la velocidad de carga cuando la resolución es alta. Ahora puedes ejecutar: + +```sh +instant-ngp$ ./build/testbed --scene data/image/tokyo.bin +``` + + +### Procesador de volumen + +Descarga el [volumen nanovdb para la nube de Disney](https://drive.google.com/drive/folders/1SuycSAOSG64k2KLV7oWgyNWyCvZAkafK?usp=sharing), que se deriva [de aquí](https://disneyanimation.com/data-sets/?drawer=/resources/clouds/) ([CC BY-SA 3.0](https://media.disneyanimation.com/uploads/production/data_set_asset/6/asset/License_Cloud.pdf)). + +```sh +instant-ngp$ ./build/testbed --mode volume --scene data/volume/wdas_cloud_quarter.nvdb +``` + + + +## Enlaces de Python + +Para realizar experimentos controlados de manera automatizada, todas las funciones del banco de pruebas interactivo (¡y más!) tienen enlaces de Python que se pueden instrumentar fácilmente. +Para ver un ejemplo de cómo se puede implementar y ampliar la aplicación `./build/testbed` desde Python, consulte `./scripts/run.py`, que admite un superconjunto de argumentos de línea de comandos que `./build/testbed` ` hace. + +Happy hacking! + + +## Solución de problemas de errores de compilación + +Antes de seguir investigando, asegúrese de que todos los submódulos estén actualizados e intente compilar de nuevo. +```sh +instant-ngp$ git submodule sync --recursive +instant-ngp$ git submodule update --init --recursive +``` +Si __instant-ngp__ aún no se compila, actualice CUDA y su compilador a las últimas versiones que pueda instalar en su sistema. Es fundamental que actualice _ambos_, ya que las versiones más recientes de CUDA no siempre son compatibles con los compiladores anteriores y viceversa. +Si su problema persiste, consulte la siguiente tabla de problemas conocidos. + +| Problem | Resolution | +|---------|------------| +| __CMake error:__ No CUDA toolset found / CUDA_ARCHITECTURES is empty for target "cmTC_0c70f" | __Windows:__ the Visual Studio CUDA integration was not installed correctly. Follow [these instructions](https://github.com/mitsuba-renderer/mitsuba2/issues/103#issuecomment-618378963) to fix the problem without re-installing CUDA. ([#18](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/18)) | +| | __Linux:__ Environment variables for your CUDA installation are probably incorrectly set. You may work around the issue using ```cmake . -B build -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda-/bin/nvcc``` ([#28](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/28)) | +| __CMake error:__ No known features for CXX compiler "MSVC" | Reinstall Visual Studio & make sure you run CMake from a developer shell. ([#21](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/21)) | +| __Compile error:__ undefined references to "cudaGraphExecUpdate" / identifier "cublasSetWorkspace" is undefined | Update your CUDA installation (which is likely 11.0) to 11.3 or higher. ([#34](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/34) [#41](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/41) [#42](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/42)) | +| __Compile error:__ too few arguments in function call | Update submodules with the above two `git` commands. ([#37](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/37) [#52](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/52)) | +| __Python error:__ No module named 'pyngp' | It is likely that CMake did not detect your Python installation and therefore did not build `pyngp`. Check CMake logs to verify this. If `pyngp` was built in a different folder than `instant-ngp/build`, Python will be unable to detect it and you have to supply the full path to the import statement. ([#43](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/43)) | + +If you cannot find your problem in the table, please feel free to [open an issue](https://github.com/NVlabs/instant-ngp/issues/new) and ask for help. + +## Thanks + +Muchas gracias a [Jonathan Tremblay](https://research.nvidia.com/person/jonathan-tremblay) y [Andrew Tao](https://developer.nvidia.com/blog/author/atao/) por probar las primeras versiones de este código base y a Arman Toorians y Saurabh Jain por el conjunto de datos del robot de fábrica. +También agradecemos a [Andrew Webb](https://github.com/grey-area) por notar que uno de los números primos en el hash espacial no era realmente primo; esto se ha solucionado desde entonces. + +Este proyecto hace uso de una serie de impresionantes bibliotecas de código abierto, que incluyen: +* [tiny-cuda-nn](https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn) for fast CUDA MLP networks +* [tinyexr](https://github.com/syoyo/tinyexr) for EXR format support +* [tinyobjloader](https://github.com/tinyobjloader/tinyobjloader) for OBJ format support +* [stb_image](https://github.com/nothings/stb) for PNG and JPEG support +* [Dear ImGui](https://github.com/ocornut/imgui) an excellent immediate mode GUI library +* [Eigen](https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page) a C++ template library for linear algebra +* [pybind11](https://github.com/pybind/pybind11) for seamless C++ / Python interop +* and others! See the `dependencies` folder. + +¡Muchas gracias a los autores de estos brillantes proyectos! + +## Licencia y Citación + +```bibtex +@article{mueller2022instant, + title = {Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding}, + author = {Thomas M\"uller and Alex Evans and Christoph Schied and Alexander Keller}, + journal = {arXiv:2201.05989}, + year = {2022}, + month = jan +} +``` + +Copyright © 2022, NVIDIA Corporation. All rights reserved. + +This work is made available under the Nvidia Source Code License-NC. Click [here](LICENSE.txt) to view a copy of this license.