似乎每天都有大量的创新发布，人们很容易感到不知所措。因此，让我们放慢脚步，看看4个主流的支持消费级硬件的NeRF 平台。
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1、Instant-NGP（Instant-NeRF）
2022 年 1 月 14 日，Nvidia Labs 在 Github 上发布了 Instant-NGP 的代码。 Instant-NGP 或 Instant-NeRF（也称为 Instant-NeRF）是第一个允许快速 NeRF 训练并能够在消费级 GPU 上运行的平台，因此称为 Instant NeRF。
Nvidia 去年举办了 Instant NeRF 竞赛，由 Vibrant Nebula 和 Mason McGough 获胜。
此后，Instant-NeRF 成为去年被引用次数排名第八的人工智能论文，并被《时代》杂志评为 2022 年顶级发明之一。
作为一份很棒的圣诞礼物，Nvidia 发布了可执行文件，大大简化了构建过程。 如果您仍然想自己编译它，使用 Linux，或者想要开发人员 Python 绑定，则需要使用这些说明自行编译它。
今年 Nvidia 在二月份推出了 IGP 文件类型以及虚拟现实支持，并举办了另一场后续比赛。
对于那些想要从视频创建 NeRF 的人，请确保你有 FFmpeg。 如果在输入代码时遇到困难，这篇文章可以帮助你了解要更改的内容。 你还需要确保拥有可以运行 Instant-NGP 的系统。
想要尝试 Instant NGP，但没有任何数据？ 查看 .INGP 库，您可以在其中下载准备就绪的 NeRF 文件。 在接下来的几天里，将会添加越来越多的样本和不同的场景。
2、Luma AI
Luma AI 于 2022 年中期进入 NeRF 世界，并推出了内测版。 Luma 很快就扩大了访问范围，今天就可以在 Apple App Store 上下载。
很难说有任何其他平台比 Luma 更能降低 NeRF 的准入门槛。 他们的应用程序首先是移动设备，在 iOS 上； 如果你使用的是 Android 设备或想要使用现有的视频或照片，有一个非常简单的方法！
Luma 团队一直在努力推出虚幻引擎插件、增强现实和嵌入式 NeRF 等功能。
Luma 首席执行官 Amit Jain 是一位技术资深人士，也是 Apple 校友，致力于 LiDAR 扫描仪的研究工作。 考虑到这一点，很容易在 Luma 应用程序中看到干净的移动产品的翻译。
Jain 在接受 Building the Open Metaverse 采访时还谈到了他对 Luma 的愿景以及 NeRF 的演变。
3、NerfStudio
Matt Tancik 对 NeRF 的贡献怎么强调都不为过。 他是原始 NeRF 论文 《NeRF：将场景表示为用于视图合成的神经辐射场》的作者之一。 你可能还从 Zip-NeRF 论文中认出一些其他名字。
Matt 也是一个了不起的人，他经常在 nerfstudio Discord 频道中回答产品问题。 nerfstudio 的其他创始成员包括 Ethan Weber 和 Evonne Ng，他们都在神经辐射领域拥有深厚的基础。
nerfstudio 于 2022 年 10 月 5 日推出，对于那些想要尝试新论文和功能（例如 Instruct-NeRF2NeRF、Blender 和 Volinga AI 的虚幻引擎插件）的人来说，它是当前的行业领导者。 因为他们的团队处于研究的最前沿，所以他们更容易适应其中的功能。
对于那些来自 LiDAR/摄影测量的人，如果没有可用的 GPU，可以使用 Polycam 或使用 Google Colab。
我认为 nerfstudio 相当于NeRF的 Hugging Face，允许人们轻松定制和插入新方法以供人们尝试。
4、TurboNeRF
TurboNeRF 是一个由 James Perlman 创立的单人项目。
一天下午，James 打电话给我，告诉我他正在考虑从头开始创建自己的 NeRF 算法。 不到两个月后，TurboNeRF 在 Pi-Day 上宣布。
TurboNeRF 的与众不同之处在于 NeRF 训练和渲染直接在 Blender 中完成，并允许用户利用其功能。
如果你想了解创建 NeRF 平台的过程，James 在 Twitch 上直播了他的旅程。 詹姆斯偶尔也会在他的推特上介绍即将推出的功能。
James 一直非常透明，发布了他的产品路线图，并使代码库开源并提供 MIT 许可。