BeyondPixels：神经辐射场演进的全面综述
计算机视觉与模式识别
2024-03-20 v3
摘要
神经渲染结合了经典计算机图形学与机器学习的思想，以从真实世界观测中合成图像。NeRF（Neural Radiance Fields，神经辐射场）是近期的一项创新，利用 AI 算法从 2D 图像创建 3D 对象。通过采用插值方法，NeRF 可生成复杂场景的新 3D 重建视图。NeRF 并非直接复原整个 3D 场景几何，而是生成称为“辐射场”的体表示，能够为相关 3D 空间中每个点生成颜色与密度。NeRF 广泛的吸引力与知名度使得全面考察该主题的现有研究成为必要。先前关于 3D 渲染的综述主要聚焦于传统的基于计算机视觉或基于深度学习的方法，仅有少数讨论了 NeRF 的潜力。然而，此类综述主要集中于 NeRF 的早期贡献，尚未探索其全部潜力。NeRF 是一项相对新颖的技术，其能力与局限正持续被研究。本综述回顾了 NeRF 的最新进展，并依据其架构设计（尤其在新颖视图合成领域）对其进行分类。
引用
@article{arxiv.2306.03000,
title = {BeyondPixels: A Comprehensive Review of the Evolution of Neural Radiance Fields},
author = {AKM Shahariar Azad Rabby and Chengcui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03000},
year = {2024}
}
备注
33 page, 7 figure, 5 table