/
data.py
163 lines (157 loc) · 6.05 KB
/
data.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
"""We keep track of data here."""
dataset_name_to_prompt = {
"chair": "a photo of a chair",
"drums": "a photo of drums",
"ficus": "a photo of a ficus plant",
"hotdog": "a photo of a hotdog",
"lego": "a photo of a lego bulldozer",
"materials": "a photo of materials",
"mic": "a photo of a microphone",
"ship": "a photo of a ship",
}
blender_dataset_names = set(["chair", "drums", "ficus", "hotdog", "lego", "materials", "mic", "ship"])
synthetic_dataset_names = set(["dumptruck", "boot", "bear", "bearface", "bearears", "cat", "turtle"]).union(
blender_dataset_names
)
synthetic_black_background_dataset_names = set(["cat", "turtle"]) # otherwise white
occluder_dataset_names = set(
[
"billiards",
"dumptruck",
"office",
"backpack",
"drawing",
"norway",
"boot",
"bear",
"cat",
"turtle",
]
)
# "bearface" and "bearears" exist too as reference inpaint examples
nerfbusters_dataset_names = set(["aloe", "table", "tinytable", "couch"])
forward_facing_dataset_names = set(["backpack"])
turn_off_view_dependence_dataset_names = set(["billiards-view-ind"])
forward_facing_snippet = "--pipeline.model.distortion_loss_mult 0.0"
turn_off_view_dependence_snippet = (
"--pipeline.model.use_direction_encoding False --pipeline.model.use_appearance_embedding False"
)
eval_all_dataset_names = set()
eval_all_dataset_names = eval_all_dataset_names.union(occluder_dataset_names)
eval_all_dataset_names = eval_all_dataset_names.union(nerfbusters_dataset_names)
dataset_render_near_plane = 0.5 # used for all dataset renderings
camera_path_inference_near_planes = {} # if specified, use for the camera path videos. otherwise use default of 0.0
camera_path_inference_near_planes = {"norway": 0.5}
camera_path_inference_near_planes = {"dumptruck": 0.5}
camera_path_inference_near_planes = {"backpack": 0.5}
camera_path_inference_near_planes = {"boot": 0.5}
camera_path_inference_near_planes = {"turtle": 0.25}
dataset_name_method_modifications = {
"bearface+grid-prior-du-reference": '--pipeline.text_guidance_scale 15.0 --pipeline.prompt "black bear" --pipeline.lower-bound 0.8',
"bearears+grid-prior-du-reference": '--pipeline.text_guidance_scale 15.0 --pipeline.prompt "bunny ears" --pipeline.lower-bound 0.8',
"cat+grid-prior-du-reference": '--pipeline.text_guidance_scale 15.0 --pipeline.prompt "santa claus" --pipeline.lower-bound 0.8',
}
# 100 randomly sampled camera pairs to evaluate the novel view camera path
# these values * the number of frames in the video to get the video frame index
novel_view_pairs = [
(0.5066666666666667, 0.68),
(0.05, 0.7366666666666667),
(0.6066666666666667, 0.63),
(0.25, 0.7433333333333333),
(0.37666666666666665, 0.49),
(0.29, 0.36666666666666664),
(0.43666666666666665, 0.7333333333333333),
(0.5366666666666666, 0.5966666666666667),
(0.6366666666666667, 0.94),
(0.5033333333333333, 0.56),
(0.6466666666666666, 0.9066666666666666),
(0.5333333333333333, 0.72),
(0.12333333333333334, 0.6066666666666667),
(0.35, 0.6),
(0.43666666666666665, 0.89),
(0.07, 0.09666666666666666),
(0.7233333333333334, 0.98),
(0.11333333333333333, 0.24666666666666667),
(0.16666666666666666, 0.5433333333333333),
(0.14333333333333334, 0.19),
(0.05333333333333334, 0.96),
(0.7366666666666667, 0.93),
(0.38, 0.56),
(0.01, 0.12666666666666668),
(0.37666666666666665, 0.61),
(0.29, 0.65),
(0.24, 0.6566666666666666),
(0.49, 0.77),
(0.6133333333333333, 0.7366666666666667),
(0.08666666666666667, 0.8666666666666667),
(0.5433333333333333, 0.8466666666666667),
(0.4033333333333333, 0.5333333333333333),
(0.27, 0.56),
(0.5466666666666666, 0.9866666666666667),
(0.18, 0.47),
(0.4633333333333333, 0.87),
(0.38333333333333336, 0.46),
(0.54, 0.6266666666666667),
(0.21666666666666667, 0.26666666666666666),
(0.14, 0.8266666666666667),
(0.08, 0.9566666666666667),
(0.18, 0.94),
(0.03333333333333333, 0.8633333333333333),
(0.023333333333333334, 0.93),
(0.13333333333333333, 0.8166666666666667),
(0.1, 0.53),
(0.5366666666666666, 0.63),
(0.043333333333333335, 0.22),
(0.27, 0.91),
(0.30333333333333334, 0.6866666666666666),
(0.31333333333333335, 0.7233333333333334),
(0.2733333333333333, 0.5266666666666666),
(0.12666666666666668, 0.7266666666666667),
(0.55, 0.92),
(0.056666666666666664, 0.29),
(0.023333333333333334, 0.31),
(0.01, 0.05),
(0.05333333333333334, 0.9933333333333333),
(0.09666666666666666, 0.74),
(0.4066666666666667, 0.8933333333333333),
(0.55, 0.9766666666666667),
(0.08333333333333333, 0.5833333333333334),
(0.29, 0.6833333333333333),
(0.04, 0.67),
(0.05, 0.9633333333333334),
(0.35333333333333333, 0.54),
(0.36, 0.78),
(0.013333333333333334, 0.07),
(0.4866666666666667, 0.5833333333333334),
(0.12333333333333334, 0.8333333333333334),
(0.15333333333333332, 0.45666666666666667),
(0.27, 0.4166666666666667),
(0.1, 0.86),
(0.17666666666666667, 0.21666666666666667),
(0.77, 0.9666666666666667),
(0.07, 0.42333333333333334),
(0.5733333333333334, 0.77),
(0.5633333333333334, 0.67),
(0.09666666666666666, 0.41333333333333333),
(0.36, 0.64),
(0.043333333333333335, 0.7733333333333333),
(0.14, 0.7666666666666667),
(0.6233333333333333, 0.64),
(0.02, 0.7666666666666667),
(0.03666666666666667, 0.6333333333333333),
(0.07333333333333333, 0.55),
(0.23, 0.7333333333333333),
(0.11666666666666667, 0.73),
(0.7433333333333333, 0.94),
(0.49666666666666665, 0.95),
(0.19333333333333333, 0.22333333333333333),
(0.43333333333333335, 0.7233333333333334),
(0.13333333333333333, 0.47),
(0.09, 0.6633333333333333),
(0.023333333333333334, 0.15666666666666668),
(0.006666666666666667, 0.93),
(0.16333333333333333, 0.38666666666666666),
(0.6833333333333333, 0.9133333333333333),
(0.16333333333333333, 0.8866666666666667),
(0.016666666666666666, 0.06333333333333334),
]