UC Berkeley研究人员推出了Nerfstudio：用于神经辐射场（NeRF）开发的Python框架
UC Berkeley研究人员推出了Nerfstudio：用于NeRF开发的Python框架
谁不是钢铁侠的粉丝呢？当他在实验室工作时，他看起来非常酷。他使用的全息影像和新式装备使他看起来很酷。能否从一张二维照片中创建出这样一个3D可导航场景（像全息影像）？加州大学伯克利分校的研究人员通过使用一种名为神经辐射场（NeRF）的技术成功实现了这一目标。伯克利的其他研究人员还创建了一个开发框架，以加快NeRF项目的进展，使其更易于使用。
由于在计算机视觉、图形学和机器人技术等领域具有广泛的应用，NeRF的发展正在迅速增长。伯克利的研究人员提出了一个模块化的PyTorch框架，其中包括用于在各种项目中实现基于NeRF的方法的即插即用组件。他们的模块化设计还支持实时可视化工具以及导出为视频、点云和网格表示的工具。
NeRF的迅速发展导致了许多研究论文的发表，但由于缺乏代码整合，跟踪这一进展变得困难。许多论文在自己的独立存储库中实现功能，这使得在不同实现之间转移功能和研究成果的过程变得复杂。为解决这个问题，伯克利的研究人员提出了将NeRF创新整合为Nerfstudios的解决方案。Nerfstudios的主要目标是将各种NeRF技术整合为可重用的模块化组件，并通过丰富的控件套件实现对NeRF场景的实时可视化。这将为使用用户捕获的数据创建NeRF提供一个易于使用的工作流程。
Nerfstudios由一个在Web上托管的实时可视化工具组成，可用于在训练或测试期间与任何模型一起工作。这使得不需要本地GPU设备即可访问。它还支持从各种相机类型和移动应用程序（如Polycam、Record3D和KIRI Engine）拍摄的不同图像。
Nerfstudios的实时可视化界面在模型的定性分析中非常有用。这将在方法开发过程中提供更明智的决策。对于远离捕获轨迹的视图，与PSNR相比，NeRF提供了更全面的性能理解。定性分析很重要，因为它使开发人员能够更全面地了解模型的性能。
对于一个给定的图像，Nerfstudios基于辐射、密度和其他数量（如语义、法线、特征等）优化3D场景。这些输入到一个数据管理器，然后进入一个模型。数据管理器通过数据解析器处理解析图像格式，并生成射线束。这些射线束输入到模型中，模型将查询场并渲染数量。
研究人员的未来工作包括开发更合适的评估指标，以及将该框架与计算机视觉、计算机图形学和机器学习等其他领域进行整合。基于NeRF的方法的开发加速了神经渲染社区的进步。
