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一文详解

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本文作者：3DCV@HT | 来源：3DCV

介绍

NeRF（Neural Radiance Fields）是一种先进的计算机图形学技术，能够生成高度逼真的3D场景。它通过深度学习的方法从2D图片中学习，并生成连续的3D场景模型。NeRF的工作原理是自监督的，通过在有限的输入视图上训练数据，可以用较少的数据集生成高质量的渲染。相比传统方法中使用离散化的网格或体素表示场景，NeRF的连续函数表示具有优势，并能够从任意角度渲染，产生令人惊叹的高质量渲染效果。

NeRF的引入在2020年由 Ben Mildenhall 等人的论文 "NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis"中提出。这项研究是在加州大学伯克利分校与谷歌的联合项目中完成的。NeRF不仅可以从训练时使用的输入视图角度渲染场景，还能够从任意角度进行渲染，创造出优于现有渲染方法的高质量可视效果。

NeRF 提出的动机

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