Nerf理解

“NeRF:将场景表示为用于视图合成的神经辐射场”的NeRF论文，这篇论文发表在2020年的计算机视觉和模式识别(CVPR)会议上。

 

NeRF方法使用深度神经网络将3D场景表示为一个连续的5D函数，称为“神经辐射场”。该功能可以在3D空间的任何点上进行评估，并为任何观看方向生成该点的颜色和不透明度，从而有效地从任何视点建模场景的外观。

NeRF在视图合成方面已经显示出很有前景的结果，它可以生成原始输入图像中不存在的场景新视图。该方法还被扩展到处理具有时变亮度场的动态场景，并已用于虚拟现实和自动驾驶等应用。

总的来说，NeRF论文是对计算机视觉和图形学领域的重大贡献，并启发了许多后续工作在神经场景表示和视图合成领域。

关于 "NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis" 论文的详细分析。

介绍：

该论文介绍了视图合成的问题，即从有限的输入图像集合中生成三维场景的新视图。传统的视图合成方法通常涉及三维重建和渲染技术，这可能计算量大且在捕捉精细细节和复杂光照效果方面存在限制。

该论文提出了一种基于神经网络的新方法来进行视图合成，这个方法称为神经辐射场（NeRF），它将三维场景表示为连续的五维函数，可以在空间中的任何点和任何视角处进行评估。

方法：

NeRF方法涉及训练神经网络来近似五维辐射场函数，从一组输入图像中学习。辐射场函数将三维位置和视角作为输入，并输出该空间点的颜色和不透明度。

网络使用监督和无监督学习技术的组合进行训练，包括渲染损失，这有助于网络从新视角生成逼真的图像，以及体积渲染损失，这确保辐射场函数连续且可微分。

该论文还介绍了几种优化方法来提高NeRF方法的性能和效率，包括分层采样方案以减少内存使用，视角相关的采样方案以提高渲染质量，以及由粗到细的训练策略以处理大型场景。

结果：

NeRF方法在几个数据集上进行了评估，包括合成场景和使用各种摄像机配置捕获的真实场景。结果显示，NeRF方法在渲染质量、准确性和效率方面优于传统的视图合成方法。

该论文还通过将NeRF方法应用于多种任务，包括单张图像的视图合成、从多个输入图像合成新视图以及具有时间变化辐射场的动态场景的视图合成，展示了NeRF方法的多功能性。

结论：

该论文得出结论，所提出的方法在视图合成领域代表了一项重大进展，提供了一种强大且高效的方法，可以从有限的输入图像集合中生成三维场景的新视图。该方法在虚拟现实、增强现实和自动驾驶等领域具有广泛的应用，很可能激发更多关于神经场景表示和渲染领域的。
 

方法部分

NeRF方法涉及训练神经网络来近似五维辐射场函数。辐射场函数将三维位置和视角作为输入，并输出该空间点的颜色和不透明度。具体来说，辐射场函数可以表示为：

C(p, \omega) = \int_{t_{near}}^{t_{far}} T(t) \sigma(p + t\omega) C(p + t\omega, \omega)dtC(p,ω)=∫tnear​tfar​​T(t)σ(p+tω)C(p+tω,ω)dt

其中 $p$ 是三维空间中的位置，$\omega$ 是视线方向，$C(p, \omega)$ 表示在位置 $p$ 和视角 $\omega$ 下的颜色，$T(t)$ 表示在沿着视线方向 $\omega$ 从位置 $p$ 出发到达距离为 $t$ 处时，前景和背景之间的透明度，$\sigma$ 表示透明度与深度之间的关系。NeRF模型就是要学习这个辐射场函数。

NeRF模型主要分为两部分：位置编码器和辐射场解码器。位置编码器将输入的位置和视角进行编码，辐射场解码器则输出对应的颜色和透明度。位置编码器使用多层感知机（MLP）对输入进行处理，输出一个表示位置和视角的向量。在辐射场解码器中，由于需要对连续函数进行处理，因此使用了体积渲染中的技术，将体积分割成一系列可微的小区间，每个区间使用MLP计算颜色和透明度。

NeRF模型使用监督和无监督学习技术的组合进行训练，包括渲染损失和体积渲染损失。其中，渲染损失用于训练模型生成逼真的图像，而体积渲染损失则用于确保辐射场函数连续且可微分。

具体来说，对于监督学习，模型会从输入图像中提取出位置和颜色，并将其用于训练位置编码器和辐射场解码器。监督学习的目标是最小化从预测颜色和位置编码器计算出的位置和输入图像中提取的位置之间的差距。

对于无监督学习，模型使用从随机位置和方向采样的方法来进行训练。具体来说，模型在随机位置和方向处计算辐射场函数，并使用体积渲染损失将这些函数拟合到输入图像中。体积渲染损失是通过将模型预测的颜色和透明度与渲染的参考图像进行比较来计算