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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 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。
而且，nerf这个框架能塞进很多东西，比如既然我们在用cg的体渲染的思路来做nerf训练了，那我们能不能继续把这个辐射场或者说渲染方程细化，让他表达对不同材质的不同渲染情况，对透明物体的处理，对水下环境的处理等等。甚至改改渲染方程都能搞出个黑洞断层成像来(大概这么翻？
Jan 17, 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 ...
nerf 新人入手推荐球弹吧，球弹的性价比高，不用改装买回来就直接能玩。 推荐3把球弹第一把 1球蛟龙，打一发装一发，价格便宜，精度高力量足，非常适合新手。 蛟龙升级产品. 第二把 8球 骇客。造型是喷子，可装8发球弹，撸起来很带感。 第三把 10球 萨杜恩。
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。这种方法具备一些 ...
Sep 8, 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
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。
nerf是用一组神经元来学习一个场景的信息，通过不断查询不同位置来返回对应颜色和密度信息，这种学习方式，需要大量的迭代轮次让网络收敛，因此训练时间会很长。而且在学习完成之后还需要密集的采样来进行3D模型的渲染。
Jan 2, 2024 · 在NeRF中，局部细节的准确表示对于生成高质量的图像至关重要。 2. 计算效率. 计算资源的考虑：Transformer架构因其大量的参数和自注意力机制，在计算资源上通常比MLP更为密集。考虑到NeRF需要处理大量的空间点，使用MLP可以在保证效果的同时降低计算资源的需求。
