NeuRAD 是专为动态自动驾驶数据量身定制的强大的新视图合成方法，具有简单的网络设计、广泛的传感器建模和适应多个数据集的能力，并在多个领域取得了最先进的性能。

Nov, 2023

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

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

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

利用 Lidar 数据改善街景下基于神经辐射场的光线追踪和视图合成技术。

May, 2024

通过提出一种新的视角来解决真实和模拟数据之间的差距，我们研究了改善感知模型对 NeRF 伪影的鲁棒性的简单而有效的方法，同时不影响其在真实数据上的性能。我们使用最先进的神经渲染技术，在自动驾驶环境中进行了首次大规模的真实与模拟数据差距研究，发现 FID 和 LPIPS 是强有力的指标。

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

本篇论文探讨了 Neural Radiance Fields（NeRFs）在 3D 计算机视觉、计算机图形学和机器学习等领域的应用，包括历史、研究进展、潜在应用和影响等方面，并对相关研究进行了分类总结。

Apr, 2023

本文综述了近年来神经辐射场（NeRF）技术在 3D 渲染和视角合成领域的最新研究进展和其不同的架构设计。

Jun, 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