Параметры камеры NeRF из данных 2D-изображения лица

Question

Я новичок в NeRF. Я пытаюсь сделать синтез представления, используя набор данных 2D-изображения лица, такой как FFHQ.

Я извлек позу камеры, как показано ниже, из моей обученной модели, чтобы получить карту UV_postion.

      3.815960444873149338e-01 2.011289213814117585e-02 -2.146695841125471627e-01 1.331593756459746203e+02
4.556725709716180628e-02 4.190045369798199304e-01 1.202577357700833210e-01 -1.186529566109642815e+02
2.107396114968792533e-01 -1.270187761779554281e-01 3.627094520218327456e-01 1.925994034523564835e+01

теперь мне интересно, это параметр камеры для мира (c2w)? или мир для параметра камеры (w2c)?

Я знаю, что для обучения модели NeRF нужен параметр камеры c2w. (Я также знаю, что есть несколько фреймворков, но я хочу попробовать шаг за шагом).

Официальный github PRN (https://github.com/YadiraF/PRNet)

Я думал, что это параметры c2w, и попытался обучить несколько изображений с разными позами камеры.

но это не работает для меня

Моя среда

• ОС: убунту
• графический процессор: nvidia rtx A5000