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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！有了神经场和体渲染的预备知识，我们来介绍 NeRF 的训练。
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 David Marr 认为计…
为什么NeRF每渲染一个模型都需要重新训练一次神经网络，而其他生成模型却可以泛化呢？ - 知乎
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？
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，啥时候商业化落地能这么厉害再说），否则未来的趋势中肯定有Nerf的一席之地。
选nerf还是3dgs作为开题方向？ - 知乎
可能很多人觉得nerf已经被3dgs却带，其实没有，目前3dgs因为能够利用现有渲染管线，在训练时间与渲染速度上确实取得压倒性优势，但作为研究方向，有时候就要反直觉，目前nvidia正在考虑将神经网络计算加入到渲染管线中，未来将属于可微分渲染管线时代。nerf这种隐式的渲染方式，依然有很大
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势？ - 知乎
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的描述，NeRF其实完全是依靠离散化策略猜测物体在空间中的表达。
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时间，在各大CV、CG的顶会也会有大量的文章发表。 20221114之后的更新
目前研0只具备深度学习相关知识，想要入门NeRF和3DGS需要具备哪些前置知识？ - 知乎
NeRF 还粘着点Neural， 3DGS 就完全没有神经网络的成分了。除了利用现有深度学习做梯度下降优化，3DGS和深度学习关系不大。 NeRF 3DGS本质上还是在解决渲染的问题。这是计算机图形学的核心内容。不懂图形学应该还是能啃得懂NeRF。大不了把那个渲染公式背