前语 本文介绍了PF-LRM，该办法运用了三平面体NeRF进行表明，并选用了可扩展单流Transformer模型，在2D和3D的token之间进行信息沟通。经过在大规模数据集上练习，PF-LRM在输入稀少视角情况下也能够稳健地准确的姿态偏重建出传神的3D物体，逾越了以往的baseline作业。该模型在不需要增加额外的3D监督的情况下进行练习，并且能够推行到未练习过的数据集、处理2-4个输入的无姿态图画。

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在这篇博客中，咱们将经过一个端到端的示例来解说 Transformer 模型中的数学原理。咱们的方针是对模型的工作原理有一个杰出的了解。为了使内简略于了解，咱们会进行许多简化。咱们将削减模型的维度，以便咱们能够手动推理模型的核算进程。例如，咱们将运用 4 维的嵌入向量替代原始的 512 维嵌入向量。这样做能够更简略手动推理数学核算进程！咱们将运用随机的向量和矩阵初始化，但假如你想一同动手试一试的话，你也能够运用自己的值。

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前言

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