1 传统视图合成和NeRF（Neural Radiance Fields） 1.1 联系 传统视图合成和NeRF的共同目标都是从已有的视角图像中生成新的视角图像。两者都利用已有的多视角图像数据来预测或合成从未见过的视角。 1.2 区别 1.2.1 几何表示方式 传统视图合成：通常使用显式几何模型（如深度图、网格、点云）或其他图像处理方法（如基于图像拼接或光流的方法）来生成新的视图。这些

NeRF：将场景表示为用于视图合成的神经辐射场 引言。我们提出了一种方法，该方法通过使用稀疏的输入视图集优化底层连续体场景函数来实现用于合成复杂场景的新视图的最新结果。我们的算法使用全连通（非卷积）深度网络来表示场景，其输入是单个连续的5D坐标（空间位置（x，y，z）和观察方向（θ，φ）），其输出是该空间位置处的体积密度和与观察相关的发射辐射。我们通过查询沿着相机光线的5D坐标来合成视图，并使用

目录 1. 简介1.1 参考资料1.2 课题研究背景（个人理解）1.3 文章发展脉络 2. NeRF2.1 解决的问题2.2 解决方法2.2.1 场景表示2.2.2 渲染成图像2.2.3 优化2.2.3.1 位置编码2.2.3.2 分层采样 3. GRAF3.1 简介3.2 方法3.2.1 NeRF相关公式3.2.2 GRAF框架3.2.2.1 ray sampling3.2.2.2 C

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