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NeRF 训练和渲染的核心步骤是体渲染技术 (volume rendering)。体渲染可以把神经场“拍平”成一张 2D 图像，从而可以和基准图像进行比较。这个过程是可微的，所以可以用来训练网络！ 有了神经场和体渲染的预备知识，我们来介绍 NeRF 的训练。
它探讨了NeRF如何熟练地推断场景中静止和动态目标的3D表示。. 该功能对于生成高质量的新视点、完成缺失的场景细节（修复）、进行全面的场景分割（全景分割）、预测3D边界框、编辑3D场景以及提取以目标为中心的3D模型至关重要。. 这项研究的一个重要方面是 ...
Nerf 三维重建技术. 3D人脸重建在计算机视觉和图形学中一直是一个经典且热门的研究方向，在游戏、影视、娱乐等众多行业也有着广泛的应用。. 早期人脸重建主要基于多视角相机或深度相机，随着深度学习的兴起，基于单张图片的人脸重建成为…. 3DGS生成 ...
温文. 混迹robotics的炼丹师. 上面的回答大都提到了NeRF得到隐式3维建模以后，能合成出质量很高的新视角图片。. 我想从另一个角度浅聊一嘴NeRF的优势。. 简单说就是NeRF本身用神经网络来表示3维空间以后，NeRF类的对 几何结构的表示 能非常好的和现有的图像 内容 ...
17 sty 2022 · 神经网络计算与数据混到了一起，典型如Nerf，radience field数据信息存储到了网络权重里；. 但信息完全在网络权重里导致训练非常慢，效率低，网络表达能力也受训练的限制；. 于是有了parametric encoding方式，把latent feature用结构化方式存储，例如存到3D grid上 ...
因此，标准NeRF是形式F:（x，d）->（c，σ）的函数。 原始的NeRF论文使用多层感知器将该函数参数化，该感知器基于一组姿势已知的图像上训练得到。这是一类称为generalized scene reconstruction的技术中的一种方法，旨在直接从图像集合中描述3D场景。
8 wrz 2022 · 电子版推导过程中文NeRF公式从零开始中文推导https://github.com/dvlab-research/LargeScaleNeRFPytorch/blob/main/docs/nerf_tutorials/nerf_math_Chinese.pdf
15 lut 2023 · The NeRF-SH model uses the same optimization procedure and volume rendering method presented in NeRF. However, instead of predicting the RGB color c directly, the network predicts spherical harmonic coefficients k. The color c is calculated by summing the weighted spherical harmonic bases evaluated at the corresponding ray direction.
当然这几年NeRF发展得很好了，上述问题都有papers尝试基于NeRF去解决。那么，这些问题在GS出现了就能都被解决吗？能产生新的 insights 吗？ 至少短期来看会有许多paper会把NeRF的方法乾坤大挪移在GS上都做一遍，也可以预期能看到大量GS paper的井喷。
对 NeRF 一系列不同方向工作的总结。
