伯克利研究人员推出用于神经辐射场开发的Python框架 Nerfstudio

加州大学伯克利分校的研究人员开发了名为 Nerfstudio 的 Python 框架，用于神经辐射场（NeRF）的开发。

神经辐射场是一种面向三维隐式空间建模的深度学习模型，这种深度学习模型又称全连接神经网络（又称多层感知机）。NeRF 所要做的任务是 Novel View Synthesis，一般翻译为新视角合成任务，定义是：在已知视角下对场景进行一系列的捕获 (包括拍摄到的图像，以及每张图像对应的内外参)，不需要中间三维重建的过程，仅根据位姿内参和图像，合成新视角下的图像。在基于Nerf的表示方法下，三维空间被表示为一组可学习且连续的辐射场，由输入视角+位置学习后，得到密度+色彩。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.04264

它还提供了实时可视化工具和导出到视频、点云和网格表示的工具。Nerfstudio 的目标是将不同的 NeRF 技术整合成可重用的模块化组件，并提供实时可视化 NeRF 场景的控制工具。

该框架还支持多种类型的摄像机和移动应用程序的图像。该框架可用于从用户捕获的数据创建 NeRFs。

研究人员指出，Nerfstudio 的实时可视化界面在定性分析模型方面非常有用，可以帮助开发者更全面地了解模型的性能。

此外，文章还提到了未来工作的发展方向，包括开发更合适的评估指标和将框架与计算机视觉、计算机图形学和机器学习等领域进行整合。

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