9、探索神经辐射场（NeRF）：原理与实践

探索神经辐射场（NeRF）：原理与实践

在3D深度学习领域，如何高效地表示和重建3D场景一直是研究的热点。传统的可微体渲染技术在存储和处理复杂场景时存在一定的局限性，而神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）作为一种突破性的方法，为解决这些问题提供了新的思路。本文将深入探讨NeRF的原理、训练过程以及如何使用它来渲染新的视图。

技术要求

在运行相关代码之前，需要满足以下计算机配置要求：
- GPU设备 ：例如Nvidia GTX系列或RTX系列，至少具有8GB内存。
- Python ：版本3.7及以上。
- 库 ：PyTorch和PyTorch3D库。

代码片段可在 此处 找到。

理解NeRF

视图合成是3D计算机视觉中的一个长期难题，其挑战在于利用少量可用的2D场景快照来合成3D场景的新视图。复杂场景的视图受到多种因素的影响，如物体伪影、光源、反射、不透明度、物体表面纹理和遮挡等。一个好的表示方法应该能够隐式或显式地捕捉这些信息。

NeRF使用神经网络来建模世界，这一概念最初由加州大学伯克利分校、谷歌研究和加州大学圣地亚哥分校的研究团队提出。由于其对神经网络的非常规使用以及学习模型的高质量，NeRF在视图合成、深度感知和3D重建等领域催生了多项新发明。

什么是辐射场