Zespół badawczy stworzył kompleksowy tutorial implementujący hierarchiczny Neural Radiance Field przy użyciu ekosystemu JAX, obejmujący biblioteki Flax, Optax i jax3d. System został zbudowany do syntezy nowych widoków scen 3D oraz rekonstrukcji geometrii, demonstrując pełny pipeline od przygotowania danych syntetycznych zawierających geometrię volumetryczną i radiancję zależną od kierunku obserwacji, aż po finalne renderowanie.
Architektura wykorzystuje zaawansowane techniki, w tym kodowanie pozycyjne do reprezentacji współrzędnych, połączenia skip connections dla lepszego przepływu gradientów, oraz dualna struktura sieci neuronowych - osobne komponenty coarse i fine do hierarchicznego próbkowania. Model trenowany jest z użyciem JIT compilation JAX-a dla przyspieszenia obliczeń, optymalizacji Adam z malejącą stopą uczenia oraz gradient clipping do stabilizacji treningu.
Ewaluacja modelu obejmuje kompleksową analizę wyników poprzez metryki PSNR do pomiaru jakości syntezy widoków, wizualizację głębokości i przezroczystości, diagnostykę próbkowania oraz renderowanie 360-stopniowe. Tutorial zawiera również ekstrakcję geometrii przy użyciu algorytmu marching cubes, umożliwiający wizualizację trójwymiarowej struktury sceny. Implementacja jest dostępna w repozytorium Google Research jako praktyczne narzędzie do badań nad nowoczesnymi technikami renderowania 3D opartymi na reprezentacjach neuronowych.