📖 AI 总结

本教程展示了如何利用JAX、Flax、Optax及jax3d提供的体渲染原语，构建一个端到端的分层神经辐射场（NeRF）系统。作者首先基于解析场景生成包含体积几何与视角相关辐射的合成多视图数据集，借助sample_along_rays和volume_rendering建立前向渲染流程；随后实现带有位置编码、跳跃连接、粗精双网络及视角方向条件输入的NeRF模型，并通过sample_piecewise_constant_pdf完成分层重要性采样。训练环节采用JAX即时编译、Adam优化器、指数学习率衰减与梯度裁剪，最终通过PSNR指标、深度与不透明度可视化、采样诊断、360度渲染及移动立方体几何提取等手段评估新视角合成效果。该工作为在JAX生态中复现和扩展NeRF提供了完整可操作的实践范例。