此篇文章用于记录nerf系列的常用数据集😺（猫猫头防伪认证）NeRFNeRF主要采用了两类数据集，合成数据集（synthetic）和真实数据集（realimages）😺其中合成数据集包括：DeepVoxel该数据集包含四个具有简单几何结构的朗伯对象（Lambertianobjects）。视图为512×512像素每个对象从上半球（theupperhemisphere）采样的视点渲染（479个作为输入，1000用于测试）。nerf_synthetic其中包含八个对象的路径跟踪图像（pathtracedimages），这些对象具有复杂的几何结构和逼真的非朗伯材质（non-Lambertianmate

NeRF简介输入输出优缺点原理结构pytorch实现第三方库进行NeRF的实现自行实现相关名词解释辐射场多层感知机（MLP）点的密度体积渲染体积纹理渲染方程简介神经辐射场（NeuralRadianceFields，简称NeRF）是一种计算机视觉技术，用于生成高质量的三维重建模型。它利用深度学习技术从多个视角的图像中提取出对象的几何形状和纹理信息，然后使用这些信息生成一个连续的三维辐射场，从而可以在任意角度和距离下呈现出高度逼真的三维模型。NeRF技术在计算机图形学、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用前景。输入输出NeRF（神经辐射场）的输入是多个视角的图像和相机参数，输出是连续的三维辐射场

Nerf简介  Nerf（neuralRadianceFileds）为2020年ICCV上提出的一个基于隐式表达的三维重建方法，使用2D的PosedImageds来生成（表达）复杂的三维场景。现在越来越多的研究人员开始关注这个潜力巨大的领域，也有方方面面关于Nerf的工作在不断被提出。  Nerf为输入为稀疏的、多角度、带有姿态信息的图像的神经网络模型，可以用于渲染出任意视角下的清晰照片。（Nerf是使用MLP神经网络来隐式表达的一个三维场景），如下图所示：背景知识  Nerf本质是图形学的3D渲染（Render）功能，使用隐式表达来表示3D信息。3D渲染：将场景定义（包括摄像机、灯光、表面几

Nerf简介  Nerf（neuralRadianceFileds）为2020年ICCV上提出的一个基于隐式表达的三维重建方法，使用2D的PosedImageds来生成（表达）复杂的三维场景。现在越来越多的研究人员开始关注这个潜力巨大的领域，也有方方面面关于Nerf的工作在不断被提出。  Nerf为输入为稀疏的、多角度、带有姿态信息的图像的神经网络模型，可以用于渲染出任意视角下的清晰照片。（Nerf是使用MLP神经网络来隐式表达的一个三维场景），如下图所示：背景知识  Nerf本质是图形学的3D渲染（Render）功能，使用隐式表达来表示3D信息。3D渲染：将场景定义（包括摄像机、灯光、表面几

NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisNeRF的思想比较简单，就是通过输入视角的图像每个像素的射线对于密度（不透明度）积分进行体素渲染，然后通过该像素渲染的RGB值与真值进行对比作为Loss。任务介绍：给定2D图像，源姿态（相机坐标转换为世界坐标的变换矩阵，也就是内外参矩阵,这里提供的是从相机坐标系转换到世界坐标系的矩阵，同时也会提供内参矩阵，供相机坐标系转换到像素坐标系，内参矩阵通常对于一个相机来说是固定的，所以通常储存在intrinsics中，另外还有图像的视角d）在具体训练采用向量形式来表达，这个工作可以

辐射神经场算法——NeRF算法详解辐射神经场算法——NeRF算法详解1.VolumeRendering方法2.NeRF中的积分公式推导3.NeRF中应用的技巧3.1PositionalEncoding3.2HierarchicalVolumeSampling4.NeRF代码简析辐射神经场算法——NeRF算法详解NeRF（NeuralRadianceFields）是2020年ECCV会议上的BestPaper，一石激起千层浪，在此之后的两三年的各大顶会上相关文章层出不穷，其影响力可见一斑，NeRF通过隐式表达的方式将新视角合成任务（NovelViewSynthesisTask）推向了一个新的高度

train_nerf.pyimportmainconfig内容modelclassRadianceFieldRendererdef__init__分"coarse","fine"设置函数ifrender_pass=="coarse":raysamplerclassNeRFRaysamplerself._rendererself._implicit_functionclassNeuralRadianceField定义谐波函数定义mlp_xyz用MLPWithInputSkips定义中间层self.intermediate_linear定义密度层self.density_layer，用于输出密度定

AD-NeRF由音频和人脸图像合成人脸视频并表现出自然的说话风格flyfish合成高保真音频驱动的面部视频序列在数字人类、聊天机器人和虚拟视频会议等许多应用中是一个重要而具有挑战性的问题。将语音头部的生成过程视为从音频到视觉人脸的跨模态映射，期望合成的人脸图像表现出自然的说话风格，同时同步与原始视频相同的照片真实感的流媒体结果。环境：Ubuntu18.04NVIDIADriverVersion:440.33.01CUDAVersion:10.2cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64libcudnn8_8.0.3

AD-NeRF由音频和人脸图像合成人脸视频并表现出自然的说话风格flyfish合成高保真音频驱动的面部视频序列在数字人类、聊天机器人和虚拟视频会议等许多应用中是一个重要而具有挑战性的问题。将语音头部的生成过程视为从音频到视觉人脸的跨模态映射，期望合成的人脸图像表现出自然的说话风格，同时同步与原始视频相同的照片真实感的流媒体结果。环境：Ubuntu18.04NVIDIADriverVersion:440.33.01CUDAVersion:10.2cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64libcudnn8_8.0.3

简介主页：https://jonbarron.info/mipnerf360/Mip-NeRF通过基于圆锥体的渲染方式解决了原始NeRF对不同距离视角场景建模的混叠问题，并提高了渲染的速度，但是在关于无界场景的重建问题上，由于相机不规则的指向以及场景点的极远距离，使得Mip-NeRF的渲染效果还是有待改进。将类似NeRF的模型应用于大型无界场景会引发三个关键问题：参数化问题。mip-NeRF要求将3D场景坐标映射到有界域，所以无界的360度的场景会占据无穷大的欧式空间区域。效率问题。巨大且细节化的场景需要巨大的网络容量，所以在训练期间，频繁地沿每条射线去查询巨大的MLP网络会产生巨大的消耗。歧