Neural Radiance Fields (NeRF) 是一种3D场景重建技术，用于从一组稀疏的2D图像创建高质量的3D模型。这一技术基于深度学习，通过训练一个神经网络来模拟场景的体积密度和颜色分布，实现在新的视角下渲染出高质量的3D图像。
NeRF的核心原理
NeRF的核心在于使用一个全连接的神经网络（通常是多层感知机，MLP）来表示一个连续的体积场，这个体积场可以对每个空间位置的颜色和密度进行编码。通过这种方式，NeRF可以从多个视角捕获的图片中重建出场景的3D结构。
下面是MLP的表示原理：
Neural Radiance Fields (NeRF) 中的多层感知机（MLP）是核心组件，用于从给定的3D坐标和视线方向预测场景中该点的颜色和体积密度。NeRF的MLP通常是相对简单的全连接网络架构，其设计旨在通过连续函数对3D场景进行编码。
以下是一个简化的Python伪代码示例，展示了NeRF中MLP的基本结构，使用PyTorch框架：
import torch
import torch.nn as nn
class NeRFMLP(nn.Module):
def 
