神经辐射场：过去、现在和未来
近年来，神经辐射场（NeRF）在计算机视觉和图形领域取得了显着进展，为解决 3D 场景理解、新视角合成、人体重建、机器人等关键任务提供了强有力的技术支持。本文对过去两年内关于 NeRF 的研究文献进行了深入分析，在详细阐述 NeRF 核心架构的基础上，讨论了 NeRF 的各种改进策略，以及在不同应用场景中的案例研究，展示了其在不同领域的实际应用价值。同时，本文还详细介绍了 NeRF 模型训练所需的关键资源，最后提出了关于 NeRF 未来发展趋势和潜在挑战的前瞻性讨论，旨在为该领域的研究人员提供研究灵感，促进相关技术的进一步发展。
Mar, 2024
Neural Radiance Field (NeRF) is a framework representing a 3D scene with MLP, achieving state-of-the-art photorealistic image renderings for view synthesis and expanding capabilities to generate views from dynamic scene representations with fewer images for training.
Apr, 2023
我们的调查分为两个主要部分：Neural Radiance Field 在机器人领域的应用和 Neural Radiance Field 在机器人领域的进展，从 Neural Radiance Field 进入机器人领域的角度。在第一部分中，我们介绍和分析了一些可以在感知和交互方面在机器人领域中使用的工作。在第二部分中，我们展示了一些与改进 Neural Radiance Field 自身性质相关的工作，这对于在机器人领域中部署 Neural Radiance Field 是必不可少的。在回顾的讨论部分，我们总结了现有的挑战，并提供了一些有价值的未来研究方向供参考。
May, 2024
Neural Radiance Fields (NeRFs) are a new representation of 3D scenes for view synthesis and image-based rendering, widely used and extended by thousands of papers, with potential for future advancements in 3D representations.
Aug, 2023
神经放射场 (NeRF) 是计算机视觉中的一种开创性技术，通过从投影到二维图像数据中合成三维表示来为医学成像提供巨大潜力。然而，在应用于医学领域时，它们面临着特殊的挑战。本文对 NeRF 在医学成像中的应用进行了全面的研究，突出了四个潜在的挑战，包括基本成像原理、内部结构要求、物体边界定义和颜色密度意义。我们讨论了目前不同器官上的现有方法，并讨论了相关的局限性。我们还回顾了几个数据集和评估指标，并提出了几个未来研究的有前景的方向。
Feb, 2024
该研究论文通过详细研究神经辐射场（NeRF）在工业应用领域的潜力，并提供未来研究方向，证明了 NeRF 在工业领域的潜力。此外，论文还展示了 NeRF 在视频压缩和三维运动估计方面的实验结果，证明了它们在这些应用中的有效性。
Aug, 2023
本论文提出了一种基于学习的方法，利用无组织的野外照片合成复杂场景的新视图，并介绍了一系列扩展 NeRF 的方法以解决自然图像中的一些问题，最终成功地构建了名称为 NeRF-W 的系统，能够从互联网上的无组织照片集合中重建场景并呈现接近于照片现实主义水平的合成视图。
Aug, 2020
通过 NeRF 的方法来实现对于图像的 View Synthesis, 本文提到了 NeRF 的成功之处以及在应用于大规模无界三维场景中进行改进，使其在 360° 的拍摄模式下提高拍摄质量。
Oct, 2020
本综述全面研究了语义感知的神经辐射场（NeRFs）在视觉场景理解中的作用，覆盖了 250 多篇学术论文的分析。它探讨了 NeRFs 在场景中熟练推断静态和动态物体的三维表示的能力，并介绍了其在生成高质量新视点、补全场景细节（修复）、进行全面场景分割（全景分割）、预测三维边界框、编辑三维场景和提取以物体为中心的三维模型方面的重要性。本研究的一个重要方面是将语义标签应用为视点不变函数，有效地将空间坐标映射到一系列语义标签的过程，从而便于识别场景中的不同物体。总体而言，本综述强调了在视觉场景解释的背景下，语义感知的神经辐射场的发展和多样应用。
Feb, 2024