计图：5秒训好NeRF！已自由软件

pler = dict(

type= 'DensityGirdSampler',

update_den_freq= 16,

)

encoder = dict(

pos_encoder = dict(

type= 'HashEncoder',

),

dir_encoder = dict(

type= 'SHEncoder',

),

)

model = dict(

type= 'NGPNetworks',

use_fully= True,

)

loss = dict(

type= 'HuberLoss',

delta= 0.1,

)

目前，JNeRF仓储已在github和中国计算机学时会的GitLink上Debian。JNeRF仍有待不断系统化，默许的三维仍十分有限。

欢迎大家通过该仓储进行NeRF的努力学习和研究成果，并和我们一起系统化该仓储，合作推动NeRF的的发展。

GitHub链接：

GitLink链接：

参考文献：

[1]Mildenhall B, Srinivasan P P, Tancik M, et al. Nerf: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2020: 405-421.

[2]MüllerT, Evans A, Schied C, et al., Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding, arXiv: 2201.05989, 2022.

— 完—

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