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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。 如何理解multi-view consistency？ 最近在研究NeRF领域，对于nerf的multi-view consistency以及multi-view color consistency概念自觉… 显示全部 关注者 124 被浏览 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的大致流程与传统三维重建相似，都需要输入摄像机内外参数以及多视角图像，不同的是NeRF通过构建一个神经辐射场（也就是神经网络）替代了传统几何方法中的MVS、表面重建、纹理重建3个步骤。 如今，随着神经辐射场 (NeRF)的提出，许多工作都集中在将隐式场景表示与 SLAM 系统相结合。 虽然提升了重建精度，但实时增量 NeRF-SLAM 依然面临2个关键挑战： 场景表示能力不足：现有方法采用固定容量的全局模型，限制了对更大场景和更长视频序列的可扩展性。 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。
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。 为了加速计算并减少内存占用，常见的神经网络压缩方法包括修剪、量化、知识提取等 [6]。
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。那就给新人们来个简单的入坑指南，握紧你们的钱包。 本次指南从子弹类型 给大家分类推荐NERF产品。从初级产品给大家介绍， 高端产品在. 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… 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还有哪些可创新的点吗… 显示全部 关注者 51
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