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！ …
Nerf还能作为2023年的计算机视觉研究方向吗？ - 知乎
例如今年NVIDIA的GTC 2023就讨论了Nerf与当下火爆的AIGC的结合。 个人认为这个方向还是很有前途的。 除非CV出了类似chatgpt这样的东西（麻烦不要拿segment-anything出来对标了， …
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拉胯的泛化能力正是神经渲染的一大痛点，直到2023年或许才会在更多论文里被重视起来。 该怎么让NeRF获得跨场景的泛化能力？
你推荐入坑nerf吗? - 知乎
任何NeRF系统中的一个关键组件是MLP，它在移动NeRF系统上特别紧凑，在移动NeRF中的大小仅为约10.7KB。 鉴于MLP在NeRF中的重要性，从系统的角度探索潜在的增强功能至关重要 …
NeRF系列工作总结 - 知乎
NeRF Reflectance & Lighting 系列工作个人总结 NeRF Reflectance & Lighting 系列工作可以说是 NeRF 的“倒退”，但却是计算机视觉的“前进”，为什么这么说呢。 因为计算机视觉的创始人 …
选nerf还是3dgs作为开题方向？ - 知乎
Jul 22, 2024 · 选nerf还是3dgs作为开题方向？ 我目前研一下，研二上就准备开题了，想做nerf或者3dgs，想问问大佬们，哪个更适合作为我的大论文方向，更好创新一些，还有nerf还有哪些可 …
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 …
我总结的专栏文章链接： Q5： NeRF相比其他表示方法有什么优势？ A1： 刘烨斌（清华大学）： 我们理解的NeRF是一个对三维场景离散的概率表达，而SDF或者mesh相比来说是一个确定性 …
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 …
为什么nerf没有采用transformer架构而是mlp? - 知乎
Jan 2, 2024 · mlp 也有很强的. 比如 MLP-mixer 等一系列的. nerf 用的 mlp 都是低配版的 mlp, 模型并不大. Plenoxels: Radiance Fields Without Neural Networks 进一步说明, 可能连 mlp 都不需 …
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 …
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