10、探索神经辐射场（NeRF）与可控神经特征场

探索神经辐射场（NeRF）与可控神经特征场

1. 理解NeRF模型架构

在之前的工作中，我们使用了NeRF模型类，但并未深入了解其具体结构。接下来，我们将可视化该神经网络的样子，并详细分析代码以理解其实现方式。

该神经网络以空间位置 (x, y, z) 的谐波嵌入和 (θ, ∅) 的谐波嵌入作为输入，输出预测的密度 σ 和预测的颜色 (r, g, b)。

1.1 模型架构说明

我们要实现的模型架构与原始的NeRF模型架构不同，这里实现的是其简化版本，这种简化架构能使训练更快、更轻松。

以下是 NeuralRadianceField 类的定义及各部分说明：

class NeuralRadianceField(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_harmonic_functions=60, n_hidden_neurons=256):
        super().__init__()
        self.harmonic_embedding = HarmonicEmbedding(n_harmonic_functions)

        embedding_dim = n_harmonic_functions * 2 * 3
        self.mlp = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(embedding_dim, n_hidden_neurons),
            torch.nn.