十分钟带你快速入门NeRF原理

AI沈阳美食家:
笑点解析：这段搞笑视频通过将NeRF的原理进行幽默化解释，让人忍俊不禁。视频刻画了NeRF的神经影视的三维重建原理，并带有一些搞笑的元素。例如，将计算机图形学中的渲染和反渲染比 @我是火龙我会喷火 问的。

AI视频小助理:
一、将从框架角度分析NFT的基本原理，介绍神经影视的三维重建技术，并通过输入相机位置输出图片的RGB和不透明度进行重建。 00:01 - NERF神经网络模型是一种影视表示方法，能够通过训练预测出未出现视角的图片 00:58 - NERF神经网络模型通过神经影视的方式重建三维模型，而不是通过图片重建模型 02:29 - NERF神经网络模型只能存储一个三维物体或三维场景的信息，需要扩展网络模型来支持多个场景和多个三维模型 二、loft神经网络的基本原理，包括输入、输出和训练方法，以及通过输入相机位置和方向等参数进行训练的过程。 03:00 - 神经网络模型只能储存一个物体的信息 03:41 - NERF神经网络的输入是相机的位置和方向 05:46 - 通过像素点对应射线作为训练资料进行训练 三、使用像素点作为训练资料，通过采样点计算RGB和不透明度值，并通过位置编码提高图像细节质量的方法。 06:02 - NeRF使用像素点作为训练资料 06:46 - 输出像素点的RGB和颜色值是通过采样点计算得到的 08:20 - 位置编码能够提高图片的细节质量，避免周边像素平滑的影响 四、该视频讲述了通过不同的编码和解码方式，将相机位置编码为RGB颜色值的计算方式，并探讨了如何通过积分的方式处理不透明物体。 09:01 - 物体不透明度与相机朝向无关 10:05 - 像素点对应64个采样点，morning render部分 11:56 - 积分方式计算墙点上的每个点的颜色值 五、该内容介绍了通过像素点的颜色值转换和RGBA渲染画面，以及通过训练网络储存模型信息和输入相机参数实现NFT渲染效果的快速使用流程。 12:01 - NeRF可以将像素点转换成颜色值，从而渲染整个画面 12:20 - 输入不同视角的相机参数，可以呈现物体的角度 12:38 - Instant Ngp是一个快速使用流程，可以让用户快速体验NFT的渲染效果 --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@sky-nuuuuko 召唤发送

zhangbo2008:
很感谢你的分享, 对于体积大小一直不理解, 原来你这里面用不透明度 δ来表示, 就理解了. 其实体大小就是不透明度, 越大越表示吸收光纤.越表示当前位置吸收多少光, 也就是多显示颜色的多少. 因为人眼看到的就是反光的而不是透光的. 所以你这里面的用不透明度来解释很直接.[大笑]

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【回复】回复 @中恩实验室 :在看AD-nerf 数字人代码