神经辐射场（NeRF）是一种先进的3D场景渲染技术，它能够基于一组输入图像生成场景的全新视角。NeRF通过插值技术，将多个视角的场景信息融合，以构建出完整的三维场景。这种技术的核心在于，它能够根据观察方向和在该点发出的光辐射强度，输出一个体积，其颜色和密度均依赖于观察者的视线方向。对于每一条光线，都能获得一个输出体积，所有这些体积共同构成了复杂的场景。
NeRF的输出是一个体积，其颜色和密度取决于观察方向和在该点发出的光辐射强度。对于每一条光线，都能获得一个输出体积，所有这些体积共同构成了复杂的场景。静态场景被表示为一个连续的五维函数，该函数通过一个全连接神经网络——多层感知器（MLP）来表示，从单一的五维坐标（x, y, z, θ, φ）向后推导出输出体积密度（RGB颜色受视角影响）。
NeRF的渲染过程包括以下三个步骤：
与其他方法相比，NeRF在结果上取得了显著的改进。当固定相机视点并改变观察方向时，NeRF在处理复杂几何形状和遮挡方面表现出色。通过数据缓存、向量化代码、适当的内存管理和减少CPU与GPU之间的数据传输，可以在模型训练中获得一些加速。这里展示的是一个比原始NeRF架构更小的版本，使用的模型也比原始的更轻量。以下是该架构的代码示例：
class VeryTinyNerfModel(torch.nn.Module):
"""定义一个“非常小”的NeRF模型，包含三个全连接层。"""
# 此代码已从 https://github.com/krrish94/nerf-pytorch 采用
def __init__(self, filter_size=128, num_encoding_functions=6):
super(VeryTinyNerfModel, self).__init__()
# 输入层（默认：39 -> 128）
self.layer1 = torch.nn.Linear(3 + 3 * 2 * num_encoding_functions, filter_size)
# 第二层（默认：128 -> 128）
self.layer2 = torch.nn.Linear(filter_size, filter_size)
# 第三层（默认：128 -> 4）
self.layer3 = torch.nn.Linear(filter_size, 4)
# torch.nn.functional.relu的简写
self.relu = torch.nn.functional.relu
def forward(self, x):
x = self.relu(self.layer1(x))
x = self.relu(self.layer2(x))
x = self.layer3(x)
return x