EmerNeRF

自监督分解动态场景，轻松重建三维世界

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 49 🐛 待处理 24 👀 关注 25
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 641
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，基于PyTorch实现，需自行部署，完全免费。

项目预览

EmerNeRF 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队NVlabs
官网地址https://emernerf.github.io
GitHubhttps://github.com/NVlabs/EmerNeRF
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，基于PyTorch实现，需自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型autonomous-driving,driving,foundation-models,nerf
GitHub 星标★ 641
上线时间2023-10-11 00:00:00
代码更新2024-02-13
仓库体积2.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

EmerNeRF 是一个基于 PyTorch 的神经辐射场（NeRF）实现，通过自监督学习将动态场景分解为静态背景、动态物体和不可见区域三个空间-时间分量。它解决了传统 NeRF 在动态场景中重建质量差、需要人工标注或额外监督的问题，核心能力包括：联合优化场景几何与外观、利用光流和场景流进行自监督分解、支持多视角视频输入、实时渲染新视角。该模型在 Waymo 等自动驾驶数据集上表现出色，能有效处理复杂交通场景中的运动物体和遮挡，为自动驾驶仿真、AR/VR 内容生成等提供高质量的三维重建方案。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 641

使用教程

难度：高级 约 150 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • GPU 24G 显存
  • CUDA 11.x
  • 多相机采集数据

安装与启动步骤

  1. 1建 py3.9 环境

    官方指定 3.9，新版 Python 装它的旧依赖会失败。

    conda create -n emernerf python=3.9 -y

  2. 2装依赖

    requirements 之外还要两个从 git 装的包，顺序别乱。

    pip install -r requirements.txt

  3. 3装 nerfacc 指定提交

    必须锁到官方给的 commit，新版接口变了。

    pip install git+https://github.com/nerfstudio-project/nerfacc.git@8340e19daad4bafe24125150a8c56161838086fa

  4. 4编 tiny-cuda-nn

    按你的显卡架构设编译目标，设错会跑满 CPU 还特别慢。

    TCNN_CUDA_ARCHITECTURES=86 pip install git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch

  5. 5起训练

    先用仓库自带的小场景跑通，再看动态分解效果。

    python train_emernerf.py

如何确认成功

训练能收敛，输出能分离出静态背景与动态目标两层

注意事项

  • 编译目标要和显卡架构对齐，设错不会报错但性能骤降。
  • 自监督方法对相机位姿精度敏感，位姿估计错会整体崩。
  • 多相机数据采集成本高，先用公开数据验证流程。

核心亮点

  • 自监督分解静态与动态物体，无需人工标注，降低使用门槛
  • 在 Waymo 等真实自动驾驶数据集上验证，场景重建质量高
  • 支持多视角视频输入，可实时渲染新视角，实用性强

不足之处

  • 依赖光流等预计算信息，预处理步骤增加使用复杂度
  • 对大规模场景或长视频序列的训练资源需求较高

适用场景

  • 自动驾驶场景的三维重建与仿真
  • 动态视频的新视角合成与自由视点渲染
  • AR/VR 中真实动态场景的数字化

替代项目

D-NeRF、K-Planes、HyperNeRF

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