HyperNeRFGAN：融合NeRF和GAN的超网络对象生成

NeRF（Neural Radiance Fields）是一种用于生成逼真三维场景渲染的方法，它通过学习场景中每个点的辐射和密度函数来表示场景的立体形状和光照。然而，NeRF的训练过程需要大量的训练数据和计算资源，并且对于复杂场景的生成结果可能存在一些局限性。为了克服这些限制，并提高生成结果的质量，研究人员提出了将NeRF与生成对抗网络（GAN）相结合的方法，称为HyperNeRFGAN。

HyperNeRFGAN通过引入一个超网络（HyperNetwork）来增强NeRF的生成能力。超网络是一种使用嵌入参数化网络的方法，用于根据特定任务生成神经网络的权重和结构。在HyperNeRFGAN中，超网络被用来生成NeRF网络的参数，以增强其对于复杂场景的建模能力。

以下是一个简化的示例代码，用于演示HyperNeRFGAN的实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch