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# Nerfstudio

**Nerfstudio** es un marco modular y fácil de usar para investigadores para entrenar y renderizar **Campos de radiancia neuronal (NeRF)** — una técnica que reconstruye escenas 3D fotorrealistas a partir de imágenes 2D. Con más de 10,000 estrellas en GitHub, es el estándar de facto para la investigación de NeRF y las aplicaciones de producción. Ejecútalo en la nube de GPU de Clore.ai para reconstruir escenas 3D a partir de tus propias fotos o videos.

***

## ¿Qué es Nerfstudio?

NeRF (Campo de Radiancia Neuronal) representa una escena 3D como una red neuronal que, dada una posición y una dirección de cámara, devuelve el color y la densidad en ese punto. Al entrenarse con decenas de fotografías tomadas desde diferentes ángulos, NeRF aprende una representación 3D completa que puede renderizarse desde cualquier punto de vista.

**Nerfstudio proporciona:**

* Múltiples métodos NeRF: Nerfacto, Instant-NGP, Splatfacto, TensoRF y más
* CLI y API de Python
* Visor web interactivo (Viser) en el puerto 7007
* Exportación a nubes de puntos, mallas y recorridos en video
* Compatibilidad con conjuntos de datos personalizados mediante integración con COLMAP

**Casos de uso:**

* Reconstrucción de escenas 3D a partir de imágenes de drones
* Visualización de productos a partir de fotos
* Recorridos virtuales a partir de capturas con smartphone
* Investigación en síntesis de nuevas vistas

***

## Requisitos previos

| Requisito      | Mínimo   | Recomendado     |
| -------------- | -------- | --------------- |
| VRAM de GPU    | 8 GB     | 16–24 GB        |
| GPU            | RTX 3080 | RTX 4090 / A100 |
| RAM            | 16 GB    | 32 GB           |
| Almacenamiento | 20 GB    | 50+ GB          |
| CUDA           | 12.8+    | 12.8+           |

{% hint style="info" %}
El tiempo de entrenamiento escala con la complejidad de la escena. Una escena exterior típica de 100 fotos se entrena en 10–30 minutos en una RTX 4090. El visor interactivo se actualiza en tiempo real durante el entrenamiento.
{% endhint %}

***

## Paso 1 — Alquila una GPU en Clore.ai

1. Inicia sesión en [clore.ai](https://clore.ai).
2. Haz clic en **Marketplace** y filtra por VRAM ≥ 16 GB.
3. Selecciona un servidor — la RTX 4090 es ideal para Nerfstudio.
4. Establece la imagen de Docker: **`dromni/nerfstudio:latest`**
5. Establece los puertos abiertos: `22` (SSH) y `7007` (visor web de Viser).
6. Haz clic en **Alquilar** y espera a que la instancia se inicialice.

{% hint style="info" %}
El `dromni/nerfstudio` La imagen es la imagen oficial mantenida por la comunidad e incluye todas las dependencias preinstaladas (CUDA, tiny-cuda-nn, colmap, ffmpeg).
{% endhint %}

***

## Paso 2 — Conéctate por SSH

```bash
ssh user@<clore-host> -p <assigned-ssh-port>
```

{% hint style="info" %}
El `dromni/nerfstudio` la imagen usa `usuario` (no `root`) por defecto. Usa `sudo` para tareas administrativas.
{% endhint %}

Verifica la instalación:

```bash
Configuración
ns-render --help
ns-viewer --help
```

***

## Paso 3 — Prepara tu conjunto de datos

### Opción A: Usa el conjunto de datos de ejemplo proporcionado

Nerfstudio incluye conjuntos de datos integrados para probar de inmediato:

```bash
# Descarga el conjunto de datos poster (pequeño, ideal para pruebas)
ns-download-data nerfstudio --capture-name=poster

# Otros conjuntos de datos disponibles:
# ns-download-data nerfstudio --capture-name=egypt
# ns-download-data nerfstudio --capture-name=floating-tree
# ns-download-data nerfstudio --capture-name=stump
```

### Opción B: Procesa tus propias imágenes

Si tienes fotos o video de tu escena:

#### A partir de imágenes (flujo de COLMAP):

```bash
# Sube tus imágenes vía SCP
scp -P <port> -r ./my_photos/ user@<clore-host>:/home/user/data/

# Procesa con COLMAP para obtener las poses de cámara
ns-process-data images \\
    --data /home/user/data/my_photos \\
    --output-dir /home/user/data/my_scene
```

#### A partir de video:

```bash
# Sube el video
scp -P <port> my_video.mp4 user@<clore-host>:/home/user/data/

# Extrae los fotogramas y procesa
ns-process-data video \\
    --data /home/user/data/my_video.mp4 \\
    --output-dir /home/user/data/my_scene \\
    --num-frames-target 200
```

{% hint style="info" %}
Para obtener los mejores resultados, usa **100–300 fotos** con un solapamiento significativo (>60% entre fotogramas adyacentes). Rodea el objeto/escena con un patrón sistemático: funcionan bien los círculos, las cuadrículas o los ochos.
{% endhint %}

***

## Paso 4 — Entrena un NeRF

### Entrenamiento básico con Nerfacto (recomendado)

Nerfacto es el método insignia de Nerfstudio, que equilibra calidad y velocidad:

```bash
ns-train nerfacto \\
    --data /home/user/data/my_scene \\
    --viewer.websocket-port 7007 \\
    --output-dir /home/user/outputs
```

### Entrenamiento con Instant-NGP (el más rápido)

```bash
ns-train instant-ngp \\
    --data /home/user/data/my_scene \\
    --viewer.websocket-port 7007 \\
    --output-dir /home/user/outputs
```

### Entrenamiento con el conjunto de datos poster proporcionado

```bash
ns-train nerfacto \\
    --data /home/user/data/nerfstudio/poster \\
    --viewer.websocket-port 7007
```

***

## Paso 5 — Accede al visor interactivo

Abre tu navegador y navega a:

```
http://<clore-host>:<public-port-7007>
```

Verás un visor 3D impulsado por **Viser** que muestra:

* Progreso de entrenamiento en vivo
* Calidad actual del renderizado NeRF
* Controles interactivos de cámara
* Curvas de pérdida de entrenamiento

{% hint style="info" %}
El visor se actualiza cada pocos segundos durante el entrenamiento. Puedes rotar, desplazar y hacer zoom para inspeccionar la calidad de la escena a medida que avanza el entrenamiento.
{% endhint %}

***

## Métodos de entrenamiento disponibles

| Método         | Velocidad | Calidad  | VRAM  | Notas                       |
| -------------- | --------- | -------- | ----- | --------------------------- |
| `nerfacto`     | Medio     | Alta     | 8 GB  | La mejor opción general     |
| `instant-ngp`  | Rápido    | Medio    | 6 GB  | Entrenamiento más rápido    |
| `splatfacto`   | Rápido    | Alta     | 8 GB  | Splatting gaussiano         |
| `tensorf`      | Medio     | Alta     | 12 GB | Bueno para objetos          |
| `mipnerf360`   | Lento     | Muy alto | 24 GB | Mejor calidad               |
| `vanilla-nerf` | Muy lento | Alta     | 16 GB | Línea base de investigación |

### Entrenamiento con Splatfacto (splatting gaussiano)

```bash
ns-train splatfacto \\
    --data /home/user/data/my_scene \\
    --viewer.websocket-port 7007 \\
    --pipeline.model.num-random 50000
```

***

## Paso 6 — Evalúa y renderiza

### Verificar métricas de entrenamiento

```bash
# Ver el resumen del entrenamiento
ls /home/user/outputs/my_scene/nerfacto/

# Último punto de control
ls /home/user/outputs/my_scene/nerfacto/*/nerfstudio_models/
```

### Renderiza un recorrido en video

```bash
# Interactivo: establece la ruta de la cámara en el visor y luego exporta
# Renderizado desde la línea de comandos:

ns-render camera-path \\
    --load-config /home/user/outputs/my_scene/nerfacto/<timestamp>/config.yml \\
    --camera-path-filename /home/user/data/my_scene/camera_paths/my_path.json \\
    --output-path /home/user/renders/output.mp4
```

### Renderizar espiral interpolada

```bash
ns-render interpolate \\
    --load-config /home/user/outputs/my_scene/nerfacto/<timestamp>/config.yml \\
    --output-path /home/user/renders/spiral.mp4 \\
    --render-nearest-camera True \\
    --order-poses True
```

***

## Paso 7 — Exporta geometría 3D

### Exportar nube de puntos

```bash
ns-export pointcloud \\
    --load-config /home/user/outputs/my_scene/nerfacto/<timestamp>/config.yml \\
    --output-dir /home/user/exports/ \\
    --num-points 1000000
```

### Exportar malla

```bash
ns-export marching-cubes \\
    --load-config /home/user/outputs/my_scene/nerfacto/<timestamp>/config.yml \\
    --output-dir /home/user/exports/ \\
    --resolution 1024
```

### Exportar splats gaussianos (PLY)

```bash
ns-export gaussian-splat \\
    --load-config /home/user/outputs/my_scene/splatfacto/<timestamp>/config.yml \\
    --output-dir /home/user/exports/
```

***

## API de Python

Para entrenamiento y evaluación programáticos:

```python
from nerfstudio.scripts.train import main
from nerfstudio.configs.base_config import ViewerConfig
from nerfstudio.engine.trainer import TrainerConfig

# Ejemplo de entrenamiento con la API de Python
from nerfstudio.configs.method_configs import method_configs
from pathlib import Path

config = method_configs["nerfacto"]
config.pipeline.datamanager.data = Path("/home/user/data/my_scene")
config.viewer = ViewerConfig(websocket_port=7007, num_rays_per_chunk=1<<15)
config.max_num_iterations = 30000

trainer = config.setup()
trainer.train()
```

***

## Consejos para conjuntos de datos personalizados

### Mejores prácticas para capturar cámaras

| Configuración | Recomendación                          |
| ------------- | -------------------------------------- |
| Solapamiento  | ≥ 60% entre fotogramas                 |
| Imágenes      | 100–300 (exteriores), 50–150 (objetos) |
| Movimiento    | Movimiento lento y estable             |
| Iluminación   | Constante, evita sombras duras         |
| Enfoque       | Nítido en todo momento                 |

### Mejorando los resultados de COLMAP

```bash
# Para escenas difíciles, usa coincidencia exhaustiva (más lenta pero más precisa)
ns-process-data images \\
    --data /home/user/data/my_photos \\
    --output-dir /home/user/data/my_scene \\
    --sfm-tool colmap \\
    --matching-method exhaustive
```

***

## Solución de problemas

### COLMAP no logra encontrar las poses de cámara

**Soluciones:**

* Asegúrate de que las imágenes tengan suficiente solapamiento
* Verifica que las imágenes estén nítidas (sin desenfoque por movimiento)
* Prueba la coincidencia exhaustiva: `--matching-method exhaustive`
* Reduce `--num-frames-target` para video para seleccionar mejores fotogramas

### El visor no es accesible

**Solución:** Asegúrate de que el puerto 7007 esté reenviado en Clore.ai. Prueba la conectividad:

```bash
ss -tlnp | grep 7007
```

### La pérdida de entrenamiento no disminuye

**Soluciones:**

* Comprueba que COLMAP se haya ejecutado correctamente (busca `transforms.json` en el directorio de salida)
* Reduce la tasa de aprendizaje: `--pipeline.model.field-implementation hash`
* Comprueba si hay un cielo dominante (usa `--pipeline.model.background-color white`)

### Sin memoria

```bash
# Reduce el tamaño del lote
ns-train nerfacto \\
    --data /home/user/data/my_scene \\
    --pipeline.datamanager.train-num-rays-per-batch 2048 \\
    --pipeline.datamanager.eval-num-rays-per-batch 1024
```

***

## Descargar salidas

Después del entrenamiento, descarga tus renders y exportaciones:

```bash
# Desde tu máquina local
scp -P <port> -r user@<clore-host>:/home/user/renders/ ./local-renders/
scp -P <port> -r user@<clore-host>:/home/user/exports/ ./local-exports/
```

***

## Estimación de costos

| GPU       | VRAM  | Precio est.                               | Escena de 100 imágenes |
| --------- | ----- | ----------------------------------------- | ---------------------- |
| RTX 3080  | 10 GB | $0,05–0,19/h                              | \~30–45 min            |
| RTX 4090  | 24 GB | $0.14–0.42/h                              | \~10–15 min            |
| A100 40GB | 40 GB | [bare metal](https://clore.ai/bare-metal) | \~5–8 min              |

{% hint style="info" %}
Comienza con Instant-NGP para vistas previas rápidas, luego cambia a Nerfacto o MipNeRF360 para la calidad final. Este flujo de trabajo ahorra un costo de cómputo significativo.
{% endhint %}

***

## Recursos útiles

* [GitHub de Nerfstudio](https://github.com/nerfstudio-project/nerfstudio)
* [Documentación de Nerfstudio](https://docs.nerf.studio)
* [Docker Hub de dromni/nerfstudio](https://hub.docker.com/r/dromni/nerfstudio)
* [Comparación de métodos de Nerfstudio](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/index.html)
* [Documentación de COLMAP](https://colmap.github.io/)

***

## Recomendaciones de GPU para Clore.ai

| Caso de uso                                | GPU recomendada | Costo estimado en Clore.ai                |
| ------------------------------------------ | --------------- | ----------------------------------------- |
| Desarrollo/Pruebas                         | RTX 3090 (24GB) | $0.07–0.21/gpu/hr                         |
| Producción                                 | RTX 4090 (24GB) | $0.14–0.42/gpu/hr                         |
| Escenas a gran escala / de alta resolución | A100 80GB       | [bare metal](https://clore.ai/bare-metal) |

> 💡 Todos los ejemplos de esta guía pueden desplegarse en [Clore.ai](https://clore.ai/marketplace) servidores GPU. Explora las GPUs disponibles y alquila por hora: sin compromisos, acceso root completo.


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