面向移动设备的实时神经体积渲染：测量研究

神经光照场(NeRF)是一种从 2D 图像合成 3D 对象的新兴技术，具有广泛的潜在应用。然而，现有 NeRF 模型的渲染计算开销极大，使得在移动设备上支持实时交互具有挑战。本文首次从系统视角考察最先进的实时 NeRF 渲染技术。我们首先定义了 NeRF 服务系统的整个工作流程。随后我们从通信、计算和视觉性能三个角度识别影响系统性能的关键控制参数。进一步进行大规模测量研究，揭示了这些控制参数对系统性能的影响。我们的测量结果表明，不同的控制参数对提高系统性能贡献不同，网格分辨率是最有效的控制参数，而量化是最不有效的控制参数。此外，必须考虑多样化的硬件设备设置和网络条件，才能充分发挥在适当的控制参数下运用的优势。