我正试图设置一个玩具问题，该问题复制了本网站上的第三个图：https://www.tensorflow.org/graphics/overview
如图所示，损失函数在两个图像之间。如何设置这样的问题？
我非常仔细地浏览了他们github网站上的每个tensorflow colab笔记本。有两个例子接近我想要做的，第一个是6dof估计，第二个是相机内部估计。然而，这两个问题都是使用l2范数在顶点上优化的。我如何获得tensorflow图形来渲染假设的对象，并执行两个图像之间的差异(渲染的地面实况和tfg(。一个小玩具的例子会很有帮助，特别是因为tfg网站的图3显示了这个例子。
第1版：经过一些研究，我想要的似乎是一个可微分的光栅化器。我使用光栅化器将场景合成为图像(2d地图(。在我有了那个图像之后，我可以将它与我的基本事实进行区分(使用我喜欢的函数，如l2norm、l1norm或可微ssim(。tensorflow图形有可微分光栅化器吗？
答案是必须计算光线，然后计算辐照度。可以通过使用从每个虚拟像素发射的光线网格来实现这一点。
但是，请注意，光栅化器虽然可微分，但不支持阴影。在tensorflow图形样本(例如球体和奶牛(中使用小平面和bdrf来处理遮挡。