record_gnt.txt

1. GNT：
	GNT论文代码：https://github.com/VITA-Group/GNT
	
1.1 激活环境
	打开anaconda图形界面： anaconda-navigator 
	查看已配置环境：conda env list
	激活环境：source activate gnt
	关闭环境：conda deactivate
	
1.2 训练测试模型
	训练模型：
		# single scene
		python3 train.py --config configs/gnt_<scene-name>.txt --train_scenes <scene> --eval_scenes <scene>
		eg:python3 train.py --config configs/gnt_llff.txt --train_scenes orchids --eval_scenes orchids

		# cross scene
		python3 train.py --config configs/gnt_full.txt
		output:./GNT/out/gnt_<scene-name>/model_XXXXXX.pth(model)
		
	测试模型：
		# single scene
		python3 eval.py --config configs/gnt_<scene-name>.txt --eval_scenes <scene> --expname gnt_<scene-name> --chunk_size 500 --run_val --N_samples 192
		
		# cross scene
		python3 eval.py --config configs/gnt_full.txt --expname gnt_full --chunk_size 500 --run_val --N_samples 192
		
		
	渲染：python3 render.py --config configs/gnt_llff.txt --eval_dataset llff_render --eval_scenes <scene> --expname gnt_<scene-name> --chunk_size 500 --N_samples 192
		output:120张图片train_%3d_coarse.png
	
	拼合图片成为视频：ffmpeg -r 40 -f image2 -i train_%3d_coarse.png output1.mp4
		
1.3 输入输出
	数据集构建：
		├──data/
    			├──ibrnet_collected_1/		 (*)
    			├──ibrnet_collected_2/		 (*)
    			├──real_iconic_noface/
    			├──spaces_dataset/
    			├──RealEstate10K-subset/	（no）
    			├──google_scanned_objects/
    			├──nerf_synthetic/ 		 (*)
    			├──nerf_llff_data/		 (*)
	
	训练模型存放：./out/{gnt_<scene-name>
	
1.4参数设置
	configs:./configs/gnt_<scene-name>.txt
	显卡显存不足可以减小参数：N_rand