近年來，根據神經網路的 3D 場景渲染技術蓬勃發展，其中 NeRF (Neural Radiance Fields) 技術以其高品質的渲染效果和靈活性備受關注。NeRF 利用深度學習模型學習場景中每個點的輻射場，並根據輸入的視角和位置生成逼真的影像。相較於傳統渲染方法，NeRF 能夠更精確地捕捉場景的光影和細節，並在視角變化時保持一致性。此技術在虛擬實境、擴增實境、遊戲開發和電影製作等領域具有廣泛的應用前景，也為 3D 場景重建和理解提供了新的思路。
簡介神經輻射場（NeRF）模型
神經輻射場（NeRF）是一種深度學習模型，主要用於生成高品質的3D場景渲染影像。它透過學習場景中每個點的輻射場（radiance field）來實作這一功能。輻射場是一個描述場景中每個點的光照和顏色的函式，透過這個函式，可以計算出從任何視角觀察場景時看到的光照和顏色。
NeRF模型架構
NeRF模型的架構相對簡單，但其實作過程卻非常複雜。模型的輸入包括3D空間中的位置（x, y, z）和觀察角度（θ, φ），輸出則是預測的密度（σ）和顏色（r, g, b）。這個過程可以透過以下步驟實作：
- 位置和觀察角度的編碼：首先，模型會將3D空間中的位置和觀察角度編碼成高維度的向量。這個過程是透過一系列的正弦和餘弦函式實作的，目的是將低維度的輸入空間對映到高維度的特徵空間中，以便於模型學習高頻率的變化。
- 神經網路：編碼後的向量會被輸入到一個多層感知器（MLP）中。MLP會學習輸入向量和預測的密度和顏色之間的關係。
- 預測密度和顏色：MLP的輸出是預測的密度和顏色，代表了場景中每個點的光照和顏色。
NeRF模型的優點
NeRF模型具有以下優點：
- 高品質渲染：NeRF模型可以生成高品質的3D場景渲染影像，具有高度的真實性和細節。
- 靈活性：NeRF模型可以用於各種不同的場景和應用，包括室內和室外場景、動態和靜態場景等。
- 效率：NeRF模型的渲染速度相對較快，尤其是與傳統的渲染方法相比。
NeRF模型的實作
NeRF模型的實作需要以下步驟：
- 資料準備：需要準備大量的場景資料，包括3D空間中的位置和觀察角度等資訊。
- 模型定義：需要定義NeRF模型的架構，包括位置和觀察角度的編碼、神經網路的結構等。
- 模型訓練：需要訓練NeRF模型，使其學習場景中每個點的輻射場。
- 渲染：需要使用訓練好的模型渲染場景，生成高品質的3D場景渲染影像。
內容解密：
上述內容簡要介紹了NeRF模型的基本概念、架構和優點。NeRF模型是一種深度學習模型，主要用於生成高品質的3D場景渲染影像。其架構包括位置和觀察角度的編碼、神經網路和預測密度和顏色等步驟。NeRF模型的優點包括高品質渲染、靈活性和效率。然而，NeRF模型的實作需要大量的資料和計算資源。
圖表翻譯：
graph LR
A[3D空間中的位置和觀察角度] --> B[編碼]
B --> C[神經網路]
C --> D[預測密度和顏色]
D --> E[渲染]
E --> F[高品質的3D場景渲染影像]
上述圖表簡要展示了NeRF模型的架構和過程。從3D空間中的位置和觀察角度開始，經過編碼、神經網路和預測密度和顏色等步驟，最終生成高品質的3D場景渲染影像。
神經輻射場（Neural Radiance Field, NeRF）技術概述
NeRF是一種使用深度神經網路來渲染3D場景的技術。它的核心思想是使用神經網路來學習3D場景的輻射場，從而可以生成高品質的影像。
NeRF的架構
NeRF的架構主要由兩部分組成：一個是用於將3D坐標轉換為更適合神經網路處理的表示的層，稱為「調和嵌入層」（Harmonic Embedding Layer）；另一個是用於生成輻射場的神經網路，稱為「多層感知器」（MLP）。
調和嵌入層
調和嵌入層的作用是將3D坐標（x, y, z）轉換為一個更高維的空間，從而可以更好地被神經網路處理。這是透過對3D坐標進行調和分析來實作的，具體來說，就是對3D坐標的每個維度進行以下轉換：
$$ \gamma(p) = (\sin(2^0 \cdot \pi \cdot p), \cos(2^0 \cdot \pi \cdot p), \sin(2^1 \cdot \pi \cdot p), \cos(2^1 \cdot \pi \cdot p), \ldots) $$
這樣就可以將3D坐標轉換為一個更高維的空間，從而可以更好地被神經網路處理。
多層感知器（MLP）
MLP是用於生成輻射場的神經網路。它的輸入是調和嵌入層的輸出，輸出是一個向量，代表了輻射場的引數。MLP的架構如下：
- 第一層：全連線層，輸入維度為嵌入維度，輸出維度為256，啟用函式為Softplus。
- 第二層：全連線層，輸入維度為256，輸出維度為256，啟用函式為Softplus。
Softplus是一種啟用函式，定義為：
$$ \text{softplus}(x) = \log(1 + \exp(x)) $$
它的作用是將輸入對映到一個更大的範圍，從而可以更好地學習複雜的模式。
NeRF的優點
NeRF具有以下優點：
- 高品質的影像生成：NeRF可以生成高品質的影像，尤其是在複雜的3D場景中。
- 靈活性：NeRF可以用於多種應用，包括影像生成、影片生成、3D重建等。
- 高效性：NeRF的計算效率相對較高，尤其是在使用GPU加速的情況下。
NeRF的應用
NeRF的應用包括：
- 影像生成：NeRF可以用於生成高品質的影像，尤其是在複雜的3D場景中。
- 影片生成：NeRF可以用於生成高品質的影片，尤其是在複雜的3D場景中。
- 3D重建：NeRF可以用於3D重建，尤其是在複雜的3D場景中。
NeRF 模型架構理解
NeRF（Neural Radiance Fields）是一種用於渲染 3D 場景的神經網路模型。它的架構主要分為兩個部分：顏色層（color layer）和密度層（density layer）。
顏色層
顏色層的主要功能是根據輸入的 3D 空間點和觀察方向預測該點的 RGB 顏色。這個層結合了多層感知器（MLP）和輸入的 3D 空間點和觀察方向的嵌入，輸出一個 3D 向量，代表該點的 RGB 顏色。
torch.nn.Linear(n_hidden_neurons + embedding_dim, n_hidden_neurons)
torch.nn.Softplus(beta=10.0)
torch.nn.Linear(n_hidden_neurons, 3)
torch.nn.Sigmoid()
這個層的設計目的是讓顏色輸出在 [0, 1] 的範圍內變化，以便於渲染。
密度層
密度層的主要功能是根據輸入的 3D 空間點預測該點的密度。這個層只依賴於 3D 空間點的位置，而不依賴於觀察方向。
self.density_layer = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(n_hidden_neurons, 1),
torch.nn.Softplus(beta=10.0)
)
這個層使用 Softplus 啟用函式來確保輸出的密度值是非負數。
密度預測函式
最後，需要定義一個函式 _get_densities，它可以根據密度層的輸出預測出每個點的密度值。
def _get_densities(self, features):
# 密度預測邏輯
pass
這個函式的具體實作細節並未在給出的程式碼中提供，但它的主要目的是根據輸入的特徵預測出每個點的密度值。
圖表翻譯：
graph LR
A[3D 空間點] -->|嵌入|> B[MLP]
B -->|輸出|> C[顏色層]
C -->|輸出|> D[RGB 顏色]
A -->|位置|> E[密度層]
E -->|輸出|> F[密度值]
F -->|輸出|> G[最終密度]
這個圖表展示了 NeRF 模型的架構，包括顏色層和密度層的輸入和輸出。
密度預測與顏色評估
在神經輻射場（Neural Radiance Field, NeRF）中，密度預測和顏色評估是兩個關鍵的步驟。這兩個步驟的實作可以透過以下程式碼進行理解。
密度預測
密度預測的功能是根據輸入的特徵（features）來預測出密度值。這個過程可以透過以下程式碼實作：
def predict_density(self, features):
raw_densities = self.density_layer(features)
return 1 - (-raw_densities).exp()
在這個程式碼中，self.density_layer 是一個神經網路層，用於預測密度值。輸入的特徵（features）透過這個層得到預測的密度值（raw_densities）。然後，透過對預測的密度值進行逆向運算和指數運算，得到最終的密度值。
顏色評估
顏色評估的功能是根據輸入的特徵（features）和光線方向（rays_directions）來評估出顏色值。這個過程可以透過以下程式碼實作：
def get_colors(self, features, rays_directions):
spatial_size = features.shape[:-1]
rays_directions_normed = torch.nn.functional.normalize(rays_directions, dim=-1)
# ...
在這個程式碼中，首先對光線方向（rays_directions）進行歸一化，以確保其為單位向量。然後，透過將特徵（features）和歸一化的光線方向（rays_directions_normed）連線起來，得到新的特徵。這個新的特徵可以用於評估顏色值。
哈蒙基嵌入
在顏色評估的過程中，需要使用哈蒙基嵌入（harmonic embedding）來將光線方向（rays_directions）轉換為更高維的特徵。這個過程可以透過以下程式碼實作：
def harmonic_embedding(self, rays_directions):
# ...
在這個程式碼中，需要實作哈蒙基嵌入的演算法，以將光線方向（rays_directions）轉換為更高維的特徵。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[特徵輸入] --> B[密度預測]
B --> C[密度值]
C --> D[顏色評估]
D --> E[顏色值]
E --> F[哈蒙基嵌入]
F --> G[高維特徵]
在這個圖表中，展示了密度預測、顏色評估和哈蒙基嵌入的過程。特徵輸入（A）透過密度預測（B）得到密度值（C），然後透過顏色評估（D）得到顏色值（E）。最後，透過哈蒙基嵌入（F）得到高維特徵（G）。
內容解密：
在這個程式碼中，密度預測和顏色評估是兩個關鍵的步驟。密度預測的功能是根據輸入的特徵（features）來預測出密度值。顏色評估的功能是根據輸入的特徵（features）和光線方向（rays_directions）來評估出顏色值。哈蒙基嵌入的功能是將光線方向（rays_directions）轉換為更高維的特徵。這些過程的實作可以透過程式碼和圖表來理解。
根據神經網路的光線追蹤技術
在計算機圖學中，光線追蹤是一種常用的技術，用於生成真實的影像。近年來，根據神經網路的光線追蹤技術逐漸受到關注。這種技術使用神經網路來學習光線追蹤的過程，從而提高渲染效率和質量。
根據神經網路的光線追蹤架構
根據神經網路的光線追蹤架構通常包括以下幾個部分：
- 特徵提取：首先，需要從場景中提取特徵。這些特徵可以是3D點的位置、法向量、材質等資訊。
- 神經網路：然後，使用神經網路來處理這些特徵。神經網路可以學習到光線追蹤的過程，從而預測出每個點的顏色和不透明度。
- 顏色模型：最後，使用顏色模型來計算出最終的顏色。
實作根據神經網路的光線追蹤
下面是一個根據神經網路的光線追蹤的實作例子：
import torch
import torch.nn as nn
class NeuralRayTracing(nn.Module):
def __init__(self):
super(NeuralRayTracing, self).__init__()
self.harmonic_embedding = nn.Linear(3, 128) # 3D點的位置
self.mlp = nn.Sequential(
nn.Linear(128 + 3, 256), # 128維的特徵 + 3D點的位置
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 4) # 4維的輸出（RGB和不透明度）
)
def forward(self, ray_bundle):
# 提取特徵
rays_directions_normed = ray_bundle.directions / torch.norm(ray_bundle.directions, dim=-1, keepdim=True)
rays_embedding = self.harmonic_embedding(rays_directions_normed)
# 擴充套件特徵
rays_embedding_expand = rays_embedding[..., None, :].expand(-1, -1, ray_bundle.spatial_size, -1)
# 合併特徵和3D點的位置
color_layer_input = torch.cat((ray_bundle.features, rays_embedding_expand), dim=-1)
# 預測顏色和不透明度
output = self.mlp(color_layer_input)
return output
這個實作使用了PyTorch框架，定義了一個NeuralRayTracing類別，該類別繼承自nn.Module。類別中定義了兩個主要的部分：特徵提取和神經網路。特徵提取部分使用了一個線性層來提取3D點的位置的特徵。神經網路部分使用了一個多層感知器（MLP）來預測出每個點的顏色和不透明度。
NeRF 模型架構理解
NeRF（神經輻射場）是一種用於場景重建和渲染的深度學習模型。下面是 NeRF 模型架構的步驟式解釋：
1. 射線引數化轉換
首先，我們需要將射線的引數化轉換為世界坐標。這個過程可以使用 ray_bundle_to_ray_points 函式來完成，輸出為射線在世界坐標系中的 3D 點。
2. 和諧嵌入
接下來，對於每個世界坐標點，我們需要計算其和諧嵌入（harmonic embedding）。這個過程可以使用 self.harmonic_embedding 函式來完成，輸出為每個點的和諧嵌入表示。
3. 多層感知器（MLP）處理
然後，我們使用多層感知器（MLP）將每個和諧嵌入對映到一個潛在的特徵空間。這個過程可以使用 self.mlp 函式來完成，輸出為每個點的特徵表示。
4. 密度和顏色預測
最後，根據點的特徵表示，我們可以預測出射線的密度和顏色。這個過程可以使用 self._get_densities 和 self._get_colors 函式來完成，輸出為射線的密度和顏色。
程式碼實作
# 射線引數化轉換
rays_points_world = ray_bundle_to_ray_points(ray_bundle)
# 和諧嵌入
embeds = self.harmonic_embedding(rays_points_world)
# 多層感知器（MLP）處理
features = self.mlp(embeds)
# 密度和顏色預測
rays_densities = self._get_densities(features)
rays_colors = self._get_colors(features, ray_bundle.directions)
大量資料的神經輻射場（NeRF）處理
在神經輻射場（NeRF）中，批次處理是為了有效利用記憶體和加速計算而對資料進行分批的過程。這個過程對於處理大量的資料非常重要，因為它可以避免記憶體不足的問題。
批次處理的原理
批次處理的原理是將資料分成多個小批次，每個批次的大小可以根據系統的記憶體和計算能力進行調整。這樣可以避免一次性處理大量的資料，從而節省記憶體和加速計算。
實作批次處理的方法
在PyTorch中，可以使用torch.no_grad()和torch.chunk()來實作批次處理。torch.no_grad()可以暫時關閉梯度計算，從而節省記憶體和加速計算。torch.chunk()可以將資料分成多個小批次，每個批次的大小可以根據需要進行調整。
批次處理的優點
批次處理的優點是可以有效地利用記憶體和加速計算。這對於處理大量的資料非常重要，因為它可以避免記憶體不足的問題和加速計算。
實際應用
在NeRF中，批次處理可以用於處理大量的資料。例如，可以使用批次處理來處理大規模的場景，從而實作快速和高質量的渲染。
程式碼實作
def batched_forward(
self,
ray_bundle: RayBundle,
n_batches: int = 16,
**kwargs,
):
"""
這個函式用於批次處理資料。
"""
# 獲取資料的形狀和大小
n_pts_per_ray = ray_bundle.lengths.shape[-1]
spatial_size = [*ray_bundle.origins.shape[:-1], n_pts_per_ray]
# 將資料分成多個小批次
tot_samples = ray_bundle.origins.shape[:-1].numel()
batches = torch.chunk(torch.arange(tot_samples), n_batches)
# 處理每個批次的資料
for batch in batches:
# 獲取批次的資料
batch_ray_bundle = ray_bundle.slice(batch)
# 處理批次的資料
with torch.no_grad():
ray_densities, ray_colors = self.forward(batch_ray_bundle)
# 將批次的結果儲存起來
yield ray_densities, ray_colors
對每個包執行標準的直接傳遞
在這個過程中，我們需要對每個包進行標準的直接傳遞，以計算每個包的密度和顏色。以下是這個過程的實作：
# 對每個包執行標準的直接傳遞
batch_outputs = [
self.forward(
RayBundle(
origins=ray_bundle.origins.view(-1, 3)[batch_idx],
directions=ray_bundle.directions.view(-1, 3)[batch_idx],
lengths=ray_bundle.lengths.view(-1, n_pts_per_ray)[batch_idx],
xys=None,
)
) for batch_idx in batches
]
# 對包中的射線密度和顏色進行拼接
rays_densities, rays_colors = [
torch.cat(
[batch_output[output_i] for batch_output in batch_outputs]
) for output_i in range(2)
]
對射線密度和顏色進行拼接
在上一步中，我們對每個包的射線密度和顏色進行了計算。現在，我們需要將這些結果拼接起來，以得到最終的射線密度和顏色。
# 對射線密度和顏色進行拼接
rays_densities = torch.cat([batch_output[0] for batch_output in batch_outputs])
rays_colors = torch.cat([batch_output[1] for batch_output in batch_outputs])
改變形狀以符合輸入資料的大小
最後，我們需要將射線密度和顏色的形狀改變，以符合輸入資料的大小。
# 改變形狀以符合輸入資料的大小
rays_densities = rays_densities.view(-1, n_pts_per_ray)
rays_colors = rays_colors.view(-1, n_pts_per_ray, 3)
結合程式碼
以下是完整的程式碼：
# 對每個包執行標準的直接傳遞
batch_outputs = [
self.forward(
RayBundle(
origins=ray_bundle.origins.view(-1, 3)[batch_idx],
directions=ray_bundle.directions.view(-1, 3)[batch_idx],
lengths=ray_bundle.lengths.view(-1, n_pts_per_ray)[batch_idx],
xys=None,
)
) for batch_idx in batches
]
# 對射線密度和顏色進行拼接
rays_densities = torch.cat([batch_output[0] for batch_output in batch_outputs])
rays_colors = torch.cat([batch_output[1] for batch_output in batch_outputs])
# 改變形狀以符合輸入資料的大小
rays_densities = rays_densities.view(-1, n_pts_per_ray)
rays_colors = rays_colors.view(-1, n_pts_per_ray, 3)
內容解密：
這個程式碼的主要目的是對每個包的射線進行標準的直接傳遞，以計算每個包的密度和顏色。然後，它對包中的射線密度和顏色進行拼接，最後改變形狀以符合輸入資料的大小。
圖表翻譯：
以下是這個過程的視覺化圖表：
flowchart TD
A[射線包] --> B[標準的直接傳遞]
B --> C[射線密度和顏色]
C --> D[拼接]
D --> E[改變形狀]
E --> F[最終結果]
這個圖表展示了射線包如何經過標準的直接傳遞、射線密度和顏色的計算、拼接和改變形狀，以得到最終的結果。
根據您的要求，我將重寫這篇文章，確保其符合您的規範和要求。
什麼是NeRF？
NeRF（Neural Radiance Fields）是一種用於3D場景重建和渲染的技術。它使用神經網路來學習3D場景的輻射場，從而可以生成高質量的2D影像。
NeRF的工作原理
NeRF的工作原理是使用神經網路來學習3D場景的輻射場。輻射場是一個描述3D場景中每個點的輻射特性的函式。NeRF使用神經網路來學習這個函式，從而可以生成高質量的2D影像。
NeRF的應用
NeRF的應用包括3D場景重建、渲染、視覺化等。它可以用於生成高質量的2D影像、3D模型等。
GIRAFFE
GIRAFFE是一種根據NeRF的技術，用於生成3D場景的2D影像。它使用神經網路來學習3D場景的輻射場，從而可以生成高質量的2D影像。
GIRAFFE的工作原理
GIRAFFE的工作原理是使用神經網路來學習3D場景的輻射場。它使用了一種特殊的神經網路架構，稱為「控制神經網路」，來控制生成的2D影像的質量和風格。
從技術架構視角來看，NeRF 模型巧妙地將神經網路與體積渲染技術結合，利用位置編碼和多層感知器構建了場景的隱式表示。透過對大量視角下的 2D 影像進行訓練，NeRF 能夠學習到場景中每個點的顏色和密度，進而渲染出逼真的新視角影像。分析其核心技術優勢，高品質渲染和視角生成能力是其最大亮點，但訓練成本高昂和渲染速度較慢是其目前的限制。未來發展方向上，提升渲染效率、降低訓練資料需求以及動態場景的建模將是重要的研究方向。玄貓認為，NeRF 的出現為 3D 場景重建和新視角合成提供了新的解決方案，隨著硬體和演算法的持續發展，其應用前景將更加廣闊。
