NeRF（神经辐射场）有相关的物理（光学）原理支撑吗？ - 知乎
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 …
NeRF系列工作总结 - 知乎
前言 在 NeRF 这个领域也算做了有一段时间了，这段时间在知乎上很难看到有比较有深度还有系统性的关于 NeRF 的总结。于是萌生了写这个个人总结的想法，也算是给自己的一个交代。我将 …
Nerf还能作为2023年的计算机视觉研究方向吗？ - 知乎
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 …
基于深度学习的NeRF三维重建方法相比传统三维建模方法有什么优 …
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 …
Nerf三维重建是基于体素吗？ - 知乎
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 …
为什么NeRF每渲染一个模型都需要重新训练一次神经网络，而其他 …
nerf并不是一个 probabilistic model 也没有学出任何一个distribution，为什么它是生成模型呢？ Jon Barron 没有在任何一个场合说过NeRF是生成模型. nerf只是一种数据的表示方法而已，mesh不 …
nerf输出的3d模型在哪查看呢? - 知乎
NeRF的主要作用是建立了一个3d模型的隐式表达，在训练完成之后我们就可以得到体素密度在3d模型上的分布（从MLP网络中的density网络获取），可以推断出重建物体占据了哪些位 …
目前研0只具备深度学习相关知识，想要入门NeRF和3DGS需要具备 …
目前，NeRF 的专著在国内外都较为少见，本书旨在总结截至 2024 年年初与 NeRF 相关的关键技术与应用场景，希望提供全面的视角，帮助读者了解 NeRF 的发展现状，客观、准确地理解该 …
请问一下NeRF方向的三维重建容易发论文吗？ - 知乎
总的来说，NeRF接下来能够比较好出成果的地方更多集中在对更实际条件下各种问题的解决，以及基于NeRF延伸的各种应用、各种任务。 按照现状推测，接下来NeRF肯定会继续火爆一段 …
基于深度学习的NeRF三维重建方法相比传统三维建模方法有什么优 …
与本文一样由点云出发，构建辐射场，但不同点在于本文点里边存储了物理含义更加明确的3D高斯，避开了Point-NeRF中对抽象特征的学习过程，从而使得训练更容易收敛；在渲染方 …