实验测试为pytorch版本 链接到标题
代码部分 链接到标题
一. 程序 链接到标题
二. 说明 链接到标题
nerf_synthetic文件
概念：用blender软件渲染的合成数据集，为了训练 NeRF，创建的 3D 模型、设置虚拟相机视角并渲染多个视角下的图像。
目的：用于训练和验证。
文件夹内容： test内包含了测试数据集，深度图/伪rgb/rgb train内包含了训练数据集 val 内包含验证数据集 *.json文件包含了相机的位姿信息
nerf_llff_data
概念：真实场景数据集，这个数据集来自于 LLFF (Light Field Photography) 方法，通过真实相机拍摄得到的场景数据。LLFF 是通过多个不同视角相机拍摄的图像来获取场景的光场信息，每张图像有对应的心相机参数。
目的：用于验证和测试。
文件夹内容： images 内包含了真实场景的图像 sparse 内包含了真实场景的稀疏点云数据 pose_bounds.npy 文件包含了相机的位姿信息 simplices.npy 文件包含了场景的简单面信息
三. 问题 链接到标题
无
四. 本地复现 链接到标题
lego_synthetic数据集 PSNR=32 | Iter=150000 | LOSS= 0.0012
fern_llff数据集 PSNR=29 | Iter=200000 | LOSS= 0.0032
论文部分 链接到标题
一. 官网 链接到标题
https://www.matthewtancik.com/nerf
二. 论文逻辑 链接到标题
