3d场景重建&图像渲染 | 神经辐射场NeRF（Neural Radiance Fields）

神经辐射场NeRF（Neural Radiance Fields）

概念

     NeRF（Neural Radiance Fields，神经辐射场）是一种用于3D场景重建和图像渲染的深度学习方法。它由Ben Mildenhall等人在2020年的论文《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》中首次提出。NeRF通过学习场景的连续体积密度和颜色分布，能够从任意视角准确地渲染出高质量的3D场景图像。

工作原理（两部分）

        1. 3D场景重建：NeRF通过分析一组从不同视角拍摄的2D图片，学习场景的连续体积密度和颜色分布。这一步骤不是生成一个传统意义上的3D模型文件，而是训练一个深度学习模型，这个模型能够根据输入的3D位置（x, y, z）和观察方向（θ, φ）来预测该位置的颜色（RGB值）和体积密度（σ）。这样，NeRF模型实际上学习到了整个场景的3D表示。

        2. 图像渲染（特定视角）：一旦3D场景被重建，就可以通过设置特定的摄像机参数（如位置、朝向和视角等）来从任意视角渲染2D图像。渲染过程模拟了光线从摄像机通过场景到达观察者眼睛的路径，通过计算沿这些路径的多个点的颜色和密度，然后综合这些信息来生成最终的像素颜色，从而形成完整的2D图像。

总结：NeRF模型通过深度神经网络学习场景的连续体积表示，并使用体积渲染技术从任意视角生成高质