Neural Radiance
Field(NERF币)代表了计算机图形学和机器学习领域的重大进步,尤其是在3D渲染和场景表示领域。NeRF利用神经网络基于一组稀疏的2D图像合成复杂3D场景的全新视图。这种创新方法能够创建高度精细且逼真的视觉表示,使其成为从虚拟现实到游戏等各种应用的强大工具。
NeRF的核心是体积渲染的概念,它将场景建模为一个连续函数,用于描述3D空间中任意一点的光的颜色和密度。通过对从不同角度拍摄的图像数据集进行神经网络训练,NeRF可以学习预测场景中点的颜色和不透明度,从而生成原始数据集中没有的新视角。在获取全面3D数据具有挑战性或不切实际的情况下,此功能尤为重要。
NeRF—神经辐射场
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