MobileNeRF：在移动架构上实现高效神经场渲染的多边形光栅化管道

MobileNeRF：在移动架构上实现高效神经场渲染的多边形光栅化管道

摘要：神经辐射场（NeRF）是一种用于生成逼真的三维场景的方法，但其计算复杂度较高，限制了其在移动设备上的应用。本文提出了MobileNeRF，一种利用多边形光栅化管道在移动架构上实现高效神经场渲染的方法。MobileNeRF通过将NeRF的体积渲染阶段替换为多边形光栅化，极大地减少了计算开销。我们在手机上进行了实验，结果表明MobileNeRF能够在保持渲染质量的同时，大幅提高渲染速度，为移动设备上的实时三维场景渲染提供了新的可能性。

1. 引言
   神经辐射场（NeRF）是一种基于神经网络的方法，用于生成逼真的三维场景。然而，由于NeRF的计算复杂度较高，其在移动设备上的应用受到限制。为了解决这个问题，本文提出了一种名为MobileNeRF的方法，利用多边形光栅化管道在移动架构上实现高效神经场渲染。

2. 方法
   MobileNeRF的核心思想是将NeRF的体积渲染阶段替换为多边形光栅化。具体而言，MobileNeRF首先将三维场景表示为一组离散的视点-方向-深度（SVD）样本。然后，通过神经网络对每个SVD样本进行编码，得到密集的表示。接下来，MobileNeRF使用多边形光栅化技术将编码后的样本映射到二维屏幕空间，并计算光线在场景中的可见性。最后，MobileNeRF使用渲染方程对可见的多边形进行颜色和光照计算，生成最终的渲染图像。

下面是MobileNeRF的核心代码示例：

import numpy