mip-NeRF这个词最近在三维视觉和图形学圈子里出现频率真的很高。如果你之前折腾过NeRF应该知道它最大的痛点之一就是多尺度不一致——镜头拉近、拉远或者视角稍微一变渲染出来的画面就出现锯齿和闪烁合成视频的时候尤其明显。mip-NeRF就是NeRF原作者Barron团队针对这个问题推出的升级方案核心思路是把原来沿光线点采样的方式改成圆锥台采样再配合一套集成位置编码IPE从根上解决抗锯齿和多尺度一致性问题。我这次从零把mip-NeRF完整复现了一遍环境搭建、数据准备、模型训练到3D场景视频渲染全部跑通这篇文章就是整个流程的记录。不管你是做三维重建、体积视频还是单纯想把手上的NeRF换成质量更高的版本这篇都可以直接当实操笔记用。我尽量不绕弯子把每一步怎么做、每个参数为什么这么设、踩过哪些坑都讲清楚。1. 项目概述与核心思路拆解1.1 mip-NeRF到底解决了什么问题NeRF是2020年ECCV的最佳论文它用一个多层感知机MLP把3D场景编码成连续的辐射场输入5D坐标3D位置加2D视角方向输出这个点的颜色和体密度。渲染时沿每条光线采样若干个点把这些点的颜色和密度按体渲染公式积分最终得到像素颜色。效果确实惊艳但问题也很明显——尺度稍微一变渲染结果就开始崩。为什么崩因为NeRF把每个采样点看成无限小的一个点。相机分辨率低的时候像素对应的空间范围其实很大但NeRF只在这个范围里抽了几个点高频细节全被丢掉于是出现锯齿和混叠反过来当场景被放大、靠近看的时候它又会对那些不该存在的细节强行锐化导致画面抖动。这种多尺度不一致是NeRF天生的硬伤。mip-NeRF的思路非常直观把光线换成圆锥。光线穿过场景时是无限细的一条线而圆锥在每一层对应的是一个截面区域。对区域内所有可能的位置和尺寸做平均再把平均后的特征喂给网络而不是只查一个点的特征。这样模型天然知道这个像素看到的是大区域还是小区域就不会在尺度变化时产生混叠了。这套机制对应论文里的集成位置编码Integrated Positional Encoding简称IPE可以理解为给神经网络的输入从点描述升级成了区域描述。1.2 为什么值得复现一次mip-NeRF我自己复现完的最大感受是mip-NeRF并不仅仅是NeRF的小修小补它对整个神经辐射场方向的影响很深。论文发表于2021年但直到现在很多新工作的基线仍然是mip-NeRF。后来作者又推出了mip-NeRF 360专门解决无界场景的渲染问题而它的很多基础模块就是在mip-NeRF上长出来的。所以把mip-NeRF吃透再去看NeRF Studio、Instant-NGP这些工程化框架你会更容易理解它们内部在做什么。从实用角度讲mip-NeRF的训练效率也比原始NeRF高。原始NeRF要30万步起步我在同样一张卡上跑mip-NeRF20万步就已经能拿到比NeRF更好看的渲染结果模型显存占用却更低。这个性价比优势对没有多卡训练条件的人来说非常关键。另外我建议复现时尽量使用官方google-research/multinerf仓库因为它是JAX实现很多细节和论文完全对应。如果JAX环境装不好也可以用社区PyTorch版本来对照学习但原理一定要以论文和官方代码为准。1.3 复现的整体技术路线整个复现链路可以拆成五步数据准备、位姿求解、模型训练、轨迹渲染、视频合成。第一步是准备一组同一个静态场景的多视角二维图片图片数量越多、视角覆盖越全重建质量越高。第二步是求解每张图片对应的相机位姿合成数据一般自带真实照片需要用COLMAP这类运动恢复结构SfM工具来算。第三步是训练让MLP拟合这个场景的辐射场。第四步是定义一条虚拟相机轨迹逐帧渲染。第五步是用ffmpeg之类的工具把帧序列合成视频。每一步都不算特别难但每一步都有影响最终质量的隐藏细节。后面我按这个顺序逐段展开。2. 环境搭建与数据准备2.1 硬件配置与软件依赖先说硬件。mip-NeRF的官方配置里batch_size是1024每条光线采样128个点我在一张16GB显存的卡上跑是勉强能塞进去的如果显存只有8GB建议把batch_size降到512或256配合梯度累积也能跑只是训练时间会变长。实测下来12GB显存跑batch_size512比较稳训练一步大约0.3秒到0.5秒。如果你手里有Tesla P40、P100这些老卡显存够大但算力一般也能跑只是没有Tensor Core的卡用混合精度加速时会打折扣。软件方面官方仓库multinerf是基于JAX和Flax的。我的建议是新建一个干净的环境Python版本用3.9或3.10比较稳太新的版本有时候JAX的预编译包还没跟上。核心依赖就那么几个jax、jaxlib、flax、ml-collections、opencv、tensorboard。git clone https://github.com/google-research/multinerf.git cd multinerf conda create -n multinerf python3.9 conda activate multinerf pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt这里有个容易踩的坑JAX的CUDA版本必须和你的显卡驱动、CUDA toolkit匹配。如果直接用pip装jax默认装的可能是CPU版速度会慢到怀疑人生。建议根据官网指引装带CUDA支持的版本装完在Python里跑一句jax.devices()确认能看到GPU。2.2 数据集选择从Blender合成数据到真实照片复现初期我强烈建议先用NeRF SyntheticBlender数据集。这个数据集里的lego、drums、ficus、hotdog等场景都是渲染出来的合成物体每张图自带精确的相机位姿和划分好的train/test集不用处理位姿环境又干净是验证代码和调参的最佳起点。下载之后把数据放到data/nerf_synthetic/目录下目录结构大概是这样的data/nerf_synthetic/lego/ ├── train/ ├── val/ ├── test/ └── transforms_train.jsontransforms_train.json里保存的就是每张图的相机外参和内参multinerf的数据加载器会自己解析。跑通这个流程之后再考虑真实照片。2.3 用COLMAP处理自采数据的补充说明如果你想渲染自己的物体或房间那就需要自己估计位姿了。通用的做法是用COLMAP跑SfM流程是用手机或相机围着目标物体拍几十到几百张照片然后执行特征提取、特征匹配、稀疏重建。colmap feature_extractor --database_path database.db --image_path images colmap exhaustive_matcher --database_path database.db colmap mapper --database_path database.db --image_path images --output_path sparsemip-NeRF的数据加载器读取的是LLFF格式的位姿文件需要再用LLFF仓库里的colmap2llff.py脚本把COLMAP的稀疏重建结果转成mip-NeRF能读的格式。真实数据比合成数据麻烦的地方在于照片曝光必须一致不能有运动模糊背景不能有大量反复移动的东西物体表面最好是漫反射为主太反光的材质会让COLMAP的特征匹配直接崩掉。3. 核心原理拆解从NeRF的Ray Marching到mip-NeRF的Cone Tracing3.1 体渲染的物理模型与Ray Marching要理解mip-NeRF先得把NeRF的渲染过程搞清楚。NeRF把场景看作一个发光的雾团空间中每个点都有两个属性体密度sigma和颜色c。体密度表示这个点挡住光线的能力颜色表示这个点自身发出的光。渲染一条光线时我们从近端到远端离散采样N个点对每个点都问一次MLP你这里的密度和颜色是多少按顺序把采样点的颜色加权累加起来权重由前面已经累积了多少遮挡决定。离相机近的物体密度高会遮挡后面的东西密度高的点权重高最终颜色贡献大。这个过程就是体渲染Volumetric Rendering而这条沿着光线逐点打样的技术路线就是光线步进Ray Marching在图形学里相当经典Unreal Engine的体积雾、云渲染也用了类似思路。NeRF在细节上的做法是先用粗网络均匀采样得到密度分布再用密度分布引导细网络做重要性采样。严格来说NeRF用到了两段式采样这背后的直觉是——场景中大部分空间是空的均匀随机采样会浪费大量计算量在无意义的点上所以先快速摸一遍密度分布再在密度大的地方加密采样。mip-NeRF把这两段设计保留了但每段内部从点采样换成了区间采样。3.2 集成位置编码IPE的数学直觉NeRF之所以能表达高频细节关键靠的是位置编码Positional Encoding也就是把坐标映射到不同频率的正弦函数上。但位置编码有个副作用尺度不同时同一个坐标在不同频率上的响应差别很大导致多尺度不一致。mip-NeRF的做法是用圆锥台覆盖光线上的每一段。想象一下从相机像素出发向场景发出一条圆锥圆锥在近处截面小在远处截面大。每一层的圆锥台truncated cone对应一个空间区域这个区域可以用一个三维高斯分布来近似描述它的中心和协方差。IPE做的事情是把这个高斯分布投影到位置编码的特征空间然后求期望也就是高斯特征的平均值。这样输入给MLP的是这块区域的平均编码特征而不是某个单独点的编码。一组直观类比NeRF拿一根针去戳物体想知道这块的材质只能靠指尖那一个触点mip-NeRF拿一块能变形的海绵去压物体压上去感受到的是整片区域的平均质地。当像素很小、锥很细时海绵很小感受接近点采样当像素很大、锥很粗时海绵很大天然对高频细节做了模糊处理也就不会混叠了。这个自适应模糊就是mip-NeRF的核心魔法。3.3 模型结构与训练策略mip-NeRF的网络结构大体上继承了NeRF的MLP设计但因为输入从点特征变成了区域特征网络输入维度变高了内部也需要做对应的特征融合。整体来看它用一个共享权重的主干网络完成密度预测和颜色预测不同尺度的输入共享同一套参数这也是为什么它能天然保证多尺度一致性。训练的时候mip-NeRF也不是从头瞎学。粗网络和细网络一起联合优化粗网络负责给出粗略的密度分布细网络负责最终渲染。损失函数用的是渲染像素颜色和真实像素颜色的均方误差MSE两个网络各算一份损失加起来反向传播。论文里还提到log2空间线性采样这个细节对近处大、远处小的透视关系非常友好能让空间中的采样点分布更均衡。4. 训练实操配置文件、命令与参数调优4.1 配置文件逐项解读multinerf仓库里已经给了很多现成的配置文件比如blender_256.py和blender_512.py。第一次跑直接用blender_256.py就行分辨率256已经能看出mip-NeRF的绝大多数优势显存压力也比较小。我摘几个核心配置项说一下config ml_collections.ConfigDict() config.exp_name mipnerf_lego config.dataset blender config.dataset.root_dir data/nerf_synthetic/lego config.batch_size 1024 # 每批采样光线数量 config.num_steps 200000 # 总训练步数 config.num_samples 128 # 每根光线的粗采样点数 config.lr_init 5e-4 # 初始学习率 config.lr_final 5e-6 # 最终学习率 config.lr_delay_steps 2500 # 学习率热身步数 config.lr_delay_mult 0.1 # 热身阶段的学习率倍率batch_size是每步训练用的光线数量num_samples是每条光线上的采样点数量这两个直接决定显存占用。学习率从5e-4指数衰减到5e-6前面2500步做一个从低到高的热身避免训练初期步子迈太大直接震荡。这个学习率策略很值得借鉴后面如果你自己改模型这个schedule可以直接抄。4.2 启动训练与日志监控配置改好之后训练命令很简单python -m train \ --configconfigs/blender_256.py \ --exp_namelego训练过程中multinerf会把TensorBoard日志写到runs/目录。我习惯同时盯两条曲线一条是总loss正常的话下降趋势是先快后慢大约在5万步之后进入平台期另一条是验证集的PSNRmip-NeRF在lego上通常能到33 dB以上原论文汇报的分数更高但不同环境重训练的分数有波动不必太纠结。训练过程中记得定期手动渲染几帧测一下不要干等到20万步跑完。multinerf支持训练中途渲染验证图片也可以在训练结束后统一渲染。4.3 参数调整经验与显存优化如果你只有中低端显卡我的建议是优先降batch_size而不是降num_samples。num_samples降到64会导致重建质量明显下降而batch_size从1024降到256对质量的影响小得多只是收敛会稍微慢一点。显存实在不够还可以开混合精度训练。JAX端开启混合精度需要把参数和计算切到float16但要注意稳定性问题不是所有算子都适合半精度如果loss出现NaN就退回float32。如果训练时间非常充裕可以让总步数跑到30万步以上质量会进一步提升。但说实话在lego场景上15万步和25万步的差异已经很小了更值得把时间花在数据质量和轨迹设计上。5. 从训练好的模型中渲染3D场景视频5.1 固定视角vs自由轨迹渲染模型训练好之后就要让它输出一段绕物体转一圈或者镜头缓缓推进的视频了。渲染视频本质上就是沿着一条自定义的相机轨迹逐帧调用渲染器生成图片再用视频编码工具合成视频流。固定视角的渲染sanity check很简单直接对测试集的某张真实视角做渲染对比真实图片的PSNR就能判断模型训练质量。要生成好看的自由视角视频就得自己定义轨迹了。mip-NeRF官方实现里提供了两种常用轨迹一种是螺旋上升轨迹相机位置绕着场景转圈同时缓慢上升适合展示静态物体的整体结构另一种是环绕轨迹相机始终朝向物体中心高度不变绕一圈是360度。自定义轨迹时要注意相机不能太靠近物体表面否则采样点会超出训练数据的覆盖范围渲染出大片灰色或噪点。5.2 生成相机轨迹在官方multinerf中渲染路径可以直接通过配置来生成。一个比较通用的做法是围绕场景中心生成一段圆形轨迹设置好半径、高度和总帧数然后逐帧渲染。总帧数我一般设120帧配合30帧每秒就是4秒的视频如果是展示细节或者发朋友圈180帧会更顺滑。python -m render \ --configconfigs/blender_256.py \ --exp_namelego \ --render_onlyTrue \ --render_pathTrue \ --render_path_frames120渲染完成后multinerf会把所有帧写到渲染输出目录下一般是render/lego/里面的一组PNG图片。注意帧与帧之间如果出现亮度跳变多半是数据预处理或者光照模型的问题不是渲染管线的问题这个在第6章会展开说。5.3 视频合成与后处理得到PNG序列后用ffmpeg合成视频是最省事的ffmpeg -framerate 30 -i render/lego/frame_%04d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p render/lego.mp4-pix_fmt yuv420p这个参数一定要加不然某些播放器会显示成花屏或者绿屏。如果想让视频体积更小可以加-crf 18画质接近无损但文件小很多。我还习惯在合成前用OpenCV写个脚本把每帧裁剪到统一尺寸避免因为相机轨迹边缘出现黑边导致视频画面跳动。另外如果你想把渲染结果和真实照片放在一起对比这里有个小技巧把训练集里某个视角的真实图渲染出来和测试集真实图并排保存成一张对比图可以更直观地看到mip-NeRF对纹理细节的还原程度。我一般把这类对比图也合成成一个短视频用来跟别人解释这个模型学到了什么。6. 常见问题与排查技巧实录6.1 显存不足这是新手最容易撞上的问题。报错一般是CUDA out of memory处理优先级第一步把batch_size降到512或256第二步把num_samples降到64到96第三步开梯度累积让梯度累积步数等于原来的batch除以当前batch。如果这三步做完还爆显存检查一下是不是JAX把显存预分配得太多了设置环境变量XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION0.8限制预分配比例能缓解很多。6.2 训练不收敛或PSNR上不去如果loss一直不降先看数据是否正常图片是不是全黑、全白或者尺寸不对。再看学习率是否设置合理太大会震荡太小半天降不下去。我遇到过最坑的一次是数据加载没做归一化像素值范围是0到255结果loss一直飘在很高的位置。mip-NeRF要求输入图像在0到1之间如果你的数据管线里没有做这一步损失函数的分量会大几百倍训练直接废掉。PSNR上了30之后很难再提升这是正常的。如果发现某几个视角特别模糊通常是那些视角下的采样点覆盖不够或者在训练过程中被高密度的其他视角压过去了。解决办法是多补拍数据让视角覆盖更均匀。6.3 渲染出现floaters或背景噪点所谓floaters就是渲染结果里出现一团团半透明的悬浮物像极了玻璃上的雾气。这通常是因为场景中的某些区域被训练数据覆盖得不够模型用一片薄雾来折中解释。缓解方法有几种一是增加训练视角尤其要补充那些原本没拍到的角度二是增加背景约束如果物体是放在纯色背景里的可以显式约束背景区域的密度为0三是降低学习率避免模型在稀疏区域强行拟合噪声。6.4 视频闪烁和边缘锯齿视频里出现前后帧亮度不一致首先要区分是训练噪声还是采样不足。如果是训练噪声把num_samples提高或者把训练步数加长会好很多。如果是采样不足比如镜头快速移动时采样点追不上场景变化那就把轨迹总帧数增加让相邻两帧之间的变化更小。边缘锯齿问题这时候也值得回头审视。mip-NeRF对锯齿的改善已经比NeRF好太多但如果你用512分辨率训练渲染时却输出2048分辨率的图超出训练分辨率的部分仍然会暴露采样不足的问题。建议渲染分辨率不要超过训练分辨率太多最好保持一致或者把抗锯齿超采样打开。结尾我个人的体会是mip-NeRF的复现门槛并没有想象中高真正花时间的不是跑通流程而是理解为什么这样设计——为什么用圆锥台不用点为什么IPE能自动适应尺度为什么粗网络和细网络要联合优化。这些设计环环相扣任何一个环节想当然后面调试都会走弯路。最后再分享一个小技巧如果你的目标是做展示视频建议渲染时把分辨率设成训练分辨率的两倍然后后期用视频处理工具缩小到目标分辨率这样每一帧都有额外的超采样效果视频观感会比直接按目标分辨率渲染干净很多。这个技巧在NeRF系模型上都通用算是我踩过几次坑之后总结出来的经验。