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第37卷第1期计算机辅助设计与图形学学报Vol.37No.1

2025年1月JournalofComputer-AidedDesignComputerGraphicsJan.2025

神经辐射场技术及应用综述

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陈涛,杨启亮,陈寅

(中国人民解放军陆军工程大学国防工程学院南京210007)

(yql@893.)

摘要:神经辐射场(NeRF)是一种基于神经网络的三维重建技术,它将场景定义为位置和观察视角的五维辐射场函

数,并通过隐式的神经网络来表示.该技术仅需要单个场景在不同视角下的二维图像,结合体渲染方程,可以通过深

度学习的方式训练得到该场景的神经辐射场模型,利用该模型可以合成出高质量的新视角图像.文中对NeRF的现

有工作进行调查和分类,从相参位姿估计、视图集合标准、渲染过程优化等方面介绍各种方法的基本原理及优势,重

点阐明不同方法之间的相似性和差异,帮助理解它们之间的关系;还讨论了各种受益于NeRF合成机理的应用场景;

最后通过对现有方法优势和局限性的分析,对未来研究的趋势进行展望.

关键词:神经辐射场;神经网络三维重建;体渲染;新视角图像

中图法分类号:TP391.41DOI:10.3724/SP.J.1089.2023-00759

OverviewofNeRFTechnologyandApplications

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ChenTao,YangQiliang,andChenYin

(SchoolofDefenseEngineering,ArmyEngineeringUniversityofPLA,Nanjing210007)

Abstract:NeRF(neuralradiancefields)isaneuralnetwork-based3Dreconstructiontechnology.Itdefinesa

sceneasafive-dimensionalradiancefieldfunctionofpositionandviewingangle,representedthroughan

implicitneuralnetwork.Thistechniqueonlyrequirestwo-dimensionalimagesofasinglescenefromdiffer-

entperspectives.Coupledwithvolumerenderingequations,aneuralradiancefieldmodelofthescenecan

betrainedthroughdeeplearning.Thismodelcanbeusedtosynthesizehigh-qualityimagesfromnewper-

spectives.ThispapersurveysandcategorizesexistingworkonNeRF,mainlyintroducingthebasicprinci-

plesandadvantagesofvariousmethodsfromaspectssuchasrela