神经辐射场(NeRF)原理与源码详解
课时介绍
详细介绍NeRF模型的训练流程,包括数据准备、光线投射、体渲染、损失函数和优化算法等
课程介绍
1-课程内容
本课程将深入探讨神经辐射场(NeRF)的原理和应用。
- 课程将从纯AI视角出发,介绍NeRF的模型结构,包括多层感知机(MLP)、位置编码等关键组件。
- 同时,为了帮助学员更好地理解NeRF的工作原理,课程还将补充计算机图形学的基础知识,涵盖相机原理、图像渲染和体渲染等内容。
- 在NeRF模型的训练和推理方面,课程将详细介绍全流程和流程步骤。
- 通过本课程的学习,学员将能够全面了解NeRF的原理和应用,并具备阅读和理解NeRF源代码的能力。
2-课程安排
这是本门课程的章节安排:
第一章:NeRF概述
1-NeRF简介
2-NeRF应用
3-课程安排
第二章:从纯AI视角理解NeRF
1-模型结构
2-MLP+位置编码+?=NeRF
第三章:计算机图形学背景补充
1-相机原理
2-图像渲染
3-体渲染
第四章:NeRF模型训练与推理
1-模型训练全流程
2-模型推理流程
第五章:NeRF源码讲解【录制ing】
......
3-部分截图
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