计算机应用研究

作者：韩开,徐娟,

单位：北京语言大学信息科学学院,北京100083；

关键词：神经辐射场,神经渲染,三维场景,深度学习,

基金：北京语言大学校级重大资助项目(23ZDY02)；北京语言大学研究生创新基金(中央高校基本科研业务费专项资金)资助项目(24YCX020)；北京语言大学教育基金会创新实践项目；；

神经辐射场（NeRF）是一种面向三维隐式空间建模的深度学习模型，在表示和渲染三维场景领域具有重要价值。然而由于神经辐射场算法训练过程复杂、需要大量的计算资源和时间等，其可用性和实用性受到一定限制，如何针对神经辐射场的痛点问题进行优化是当前计算机视觉等领域研究的热点之一。此研究旨在对神经辐射场的优化和应用进行全面综述。首先，在深入解析神经辐射场基本原理的基础上，从渲染质量、计算复杂度、位姿等方面对现阶段神经辐射场的优化情况进行概述；其次，列举神经辐射场应用状况，为未来更高效和实用的算法优化设计提供参考；最后，总结神经辐射场的优势与局限性，并提出未来可能的发展方向，以期发挥神经辐射场在三维渲染、场景合成等方面的巨大潜力。

来源：2024年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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