从0开始用 PyTorch 构建完整的 NeRF

文章预览

↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨匡吉 来源丨深蓝AI 编辑丨极市平台 极市导读   笔者通过整理分析了NeRF论文和相关参考代码，将为读者朋友讲述利用PyTorch框架，从0到1简单复现一个NeRF（神经辐射场）的实现细节和过程。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 在解释代码之前，首先对NeRF（神经辐射场）的原理与含义进行简单回顾。而NeRF论文中是这样解释NeRF算法流程的： “我们提出了一个当前最优的方法，应用于复杂场景下合成新视图的任务，具体的实现原理是使用一个稀疏的输入视图集合，然后不断优化底层的连续体素场景函数。我们的算法，使用一个全连接（非卷积）的深度网络，表示一个场景，这个深度网络的输入是一个单独的5D坐标（空间位置(x,y,z)和视图方向(xita,sigma)），其对应的输出则是体素密度和视图关联的辐射 ………………………………