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 …

对 NeRF 一系列不同方向工作的总结。

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 …

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 …

Feb 2, 2023 · nerf(以大写作为nerf商标)是由帕克兄弟公司创建，目前由孩之宝公司所拥有的玩具品牌从1969创立至今拥有有上千种造型发射器，对于新人来说必然选购困难。那就给新人们来 …

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 …

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 …

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 …

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 …

NeRF采取重要性采样法，在训练时聚焦于对生成最终图像贡献度最高的射线路径，而非均匀采样所有像素对应的射线。 即便采样射线数量有限（比如每次处理5k个包含8192条射线的批 …