香港城大+Meta提出高保真实时视图合成的NeRF渲染
与原始NeRF相比，所述方法将运行时间性能提高了1万倍，同时保持高质量的渲染效果
（映维网Nweon 2023年07月04日）通过仅使用少数posed图像就能从未观察到的视点渲染的表示方法来重建三维场景，这一直是计算机图形和计算机视觉界的一个长期目标。
神经辐射场NeRF近来已经取得了重大进展，它能够生成逼真的新视角，并对view-dependent效果进行建模，如镜面反射。特别是，辐射场是一个由MLPs参数化的体三维函数，它可以估计在给定方向采样的三维位置的密度和发射的辐射度。然后，微分体三五i渲染允许通过最小化真实观察到的颜色和渲染的颜色之间的光度差异来优化这个函数。
尽管NeRF及其各种扩展的成功和巨大潜力前景，但一个不可回避的问题是渲染新视图的高计算成本。例如，即便是采用强大的现代GPU，NeRF渲染一张800×800像素的图像都需要30秒左右，这使得它无法用于AR/VR等交互式应用。
渲染NeRF表示的巨大计算成本主要来自两个方面：一是，对于每个单独的像素，NeRF需要沿着相应的射线采样数百个位置，查询密度，然后使用体三维渲染累积辐射度；二是，为了表示复杂场景的几何细节，需要大的模型尺寸，所以NeRF架构中使用的MLPs相对较深和宽，这为每个点样本的评估带来了大量计算。
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