My implementation of Dreamfields, yet very immature
model.py:定义了SimpleNet(最初的模型)、NewNet(参考作者论文设计出的的模型)与```calcu_loss``(用Clip计算Loss的函数)。
util.py:定义了相机矩阵生成、光线生成与点采样、光线颜色与图片颜色渲染的模块，均采用并行操作。
main.py:定义了命令行参数，构建了训练、结果可视化、loss图像与训练log保存的Pipeline。
visualize.py:包括相机框架可视化，采样点与光线分布可视化与结果渲染可视化。
pretrained_model.py:加载用于引导NeRF优化的预训练模型，此处暂为Clip。
fourier_embedding.py:将模型的输入进行Fourier映射，保留高频信息。
magic_fourier.npy:用于Fourier Embedding的符合高斯分布的参数。