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作為近年來三維計算機視覺和圖形學(xué)領(lǐng)域最具革命性的突破之一，NeRF（神經(jīng)輻射場）以其從稀疏二維圖像中重建出照片級真實感三維場景的能力，迅速吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。本文從AI+3D產(chǎn)品經(jīng)理的視角出發(fā)，深入解析了NeRF技術(shù)的核心原理、獨特優(yōu)勢、當前局限以及前沿應(yīng)用前景，希望能幫到大家。

引言：光影的魔法師——神經(jīng)輻射場概覽

在前三篇筆記中，我們逐步揭開了 AI 生成 3D 技術(shù)的面紗：從宏觀的驅(qū)動力與價值（S2E01），到主流技術(shù)流派的辨析（S2E02），再到實用工具的選擇與評估框架（S2E03）。在這些討論中，一個名字被反復(fù)提及，并被譽為近年來三維計算機視覺和圖形學(xué)領(lǐng)域最具革命性的突破之一——它就是 **NeRF (Neural Radiance Fields，神經(jīng)輻射場)**。

NeRF 以其前所未有的能力，從一組稀疏的二維圖像中學(xué)習(xí)并渲染出具有照片級真實感的三維場景新視圖，迅速吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。它不僅僅是一種三維重建技術(shù)，更是一種全新的、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的場景表示與渲染范式。理解 NeRF 的核心原理、洞察其關(guān)鍵優(yōu)勢、正視其當前局限，并展望其廣闊的應(yīng)用前景，對于我們產(chǎn)品經(jīng)理把握 AI+3D 的技術(shù)前沿、構(gòu)思創(chuàng)新產(chǎn)品至關(guān)重要。

本篇筆記（S2E04）將聚焦于 NeRF 技術(shù)本身，進行一次相對深入的”技術(shù)潛航”。我們將一同探索：

• 核心思想探索: NeRF 是如何用一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”記住”復(fù)雜場景的光影信息的？其核心思想是什么？
• 獨特優(yōu)勢分析: 相比傳統(tǒng)三維重建和渲染方法，NeRF的獨特優(yōu)勢體現(xiàn)在哪些方面？為何它能產(chǎn)生如此驚艷效果？
• 挑戰(zhàn)與局限認識: 當前NeRF技術(shù)在實際應(yīng)用中面臨哪些主要挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸？例如效率、可編輯性、場景規(guī)模等
• 應(yīng)用前景展望: NeRF 及其變種正在哪些前沿領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力？未來的發(fā)展趨勢如何？

目標是幫助產(chǎn)品經(jīng)理們不僅”聽過”NeRF，更能”理解”NeRF，從而在未來的產(chǎn)品規(guī)劃和技術(shù)決策中，能夠更準確地評估其價值和可行性。

一、 NeRF 的核心思想：用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”記住”光線如何與場景互動

NeRF 的核心思想可以概括為：用一個連續(xù)的、隱式的神經(jīng)場函數(shù)來表示一個靜態(tài)三維場景的完整體積光學(xué)特性，并通過可微分的體積渲染技術(shù)從該表示中合成新視圖。 這個看似復(fù)雜的定義，可以拆解為以下幾個關(guān)鍵組成部分：

1. 隱式神經(jīng)表示 (Implicit Neural Representation)

傳統(tǒng)的三維場景表示方法，如多邊形網(wǎng)格 (Polygon Meshes)、點云 (Point Clouds)、體素網(wǎng)格 (Voxel Grids)，都是顯式的，即直接用離散的幾何元素（頂點、面、點、小方塊）來描述場景的形狀。而 NeRF 則采用了一種隱式的表示方法。

a. 場景函數(shù)

它將整個三維場景（包括其幾何形狀和外觀材質(zhì)）表示為一個連續(xù)的函數(shù) F_Θ。這個函數(shù)通常由一個標準的多層感知機（MLP，即一個簡單的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來實現(xiàn)，其權(quán)重參數(shù)為 Θ。

b. 輸入與輸出

這個 MLP 的輸入是一個五維向量：空間中一個點的位置坐標 (x, y, z) 和一個觀察該點的方向 (θ, φ)（通常用單位方向向量 (d_x, d_y, d_z) 表示）。其輸出是兩個值：該點在該觀察方向下的體積密度 (σ) 和顏色 (c)（通常是 RGB 值）。

• 體積密度 (σ): 這是一個非負標量，表示光線在穿過 (x, y, z) 這一點時，被吸收或散射的”概率”或”強度”。密度越大的地方，場景越”實”；密度為零的地方，場景是”空”的。體積密度主要決定了場景的幾何形狀。
• 顏色 (c): 這是一個三維顏色向量 (R, G, B)，表示如果光線在該點被反射或散射出來，它會呈現(xiàn)什么顏色。為了模擬非朗伯體（non-Lambertian）表面的視角相關(guān)反射效果（如高光），顏色通常也依賴于觀察方向 (θ, φ)。

c. 連續(xù)性

由于 MLP 是一個連續(xù)函數(shù)，因此 NeRF 對場景的表示也是連續(xù)的，理論上可以查詢空間中任意精細位置的光學(xué)特性，這與離散表示方法有本質(zhì)區(qū)別。

本質(zhì)上，這個 MLP 就像一個”記憶黑盒”，通過其網(wǎng)絡(luò)權(quán)重 Θ，”記住”了整個三維場景中每一點對光線的響應(yīng)方式。

2. 體積渲染方程 (Volume Rendering Equation)

擁有了場景的隱式神經(jīng)表示（即訓(xùn)練好的 MLP F_Θ）之后，如何從這個表示中生成一張?zhí)囟ㄒ暯堑亩S圖像呢？NeRF 采用了經(jīng)典的體積渲染原理。

a. 光線投射 (Ray Casting)

對于目標圖像中的每一個像素，從虛擬相機的視點（Camera Origin, o）出發(fā)，沿著該像素的方向（Ray Direction, d）投射一條光線 r(t) = o + t*d 進入場景。

b. 沿光線采樣 (Sampling along Ray)

在這條光線的近裁剪面 t_n 和遠裁剪面 t_f 之間，采樣一系列離散的點 {t_i}。對于每個采樣點 p_i = r(t_i)，將其空間坐標 (x_i, y_i, z_i) 和光線方向 d 輸入到 MLP F_Θ 中，查詢得到該點的體積密度 σ_i 和顏色 c_i。

c. 顏色累積 (Color Accumulation)

光線最終呈現(xiàn)的顏色 C(r)，是沿著光線所有采樣點的顏色 c_i 根據(jù)其密度 σ_i 和前面所有點的”遮擋程度”（透射率 T_i）進行加權(quán)累積的結(jié)果。離散形式的體積渲染方程可以表示為：

C(r) = Σ (T_i * α_i * c_i)

其中，α_i = 1 – exp(-σ_i * δ_i) 是第 i 個采樣段的透明度（δ_i 是相鄰采樣點之間的距離），而 T_i = exp(-Σ_{j<i} (σ_j * δ_j)) 是光線到達第 i 個采樣點之前的累積透射率（即未被吸收的程度）。

這個公式直觀地模擬了光線穿過一個半透明體積介質(zhì)時，沿途吸收和散射光線并最終形成顏色的物理過程。

d. 可微分性

NeRF 的一個核心創(chuàng)新在于，整個從 MLP 查詢到體積渲染計算像素顏色的過程是完全可微分的。這意味著，如果我們知道渲染出的像素顏色與真實圖像中對應(yīng)像素顏色之間的差異（例如，通過均方誤差損失函數(shù)計算），我們就可以通過反向傳播算法（Backpropagation）計算出這個損失對于 MLP 網(wǎng)絡(luò)權(quán)重 Θ 的梯度。

3. 從多視圖圖像中學(xué)習(xí) (Learning from Multi-view Images)

NeRF 的訓(xùn)練過程正是利用了其可微分渲染的特性，通過優(yōu)化 MLP 的權(quán)重 Θ，使其能夠為任意輸入視角渲染出與真實觀測圖像盡可能一致的圖像。

a. 輸入數(shù)據(jù)

訓(xùn)練 NeRF 需要一組從不同已知視角拍攝的關(guān)于同一靜態(tài)場景的圖像，以及每張圖像對應(yīng)的精確相機參數(shù)（包括內(nèi)參如焦距、主點，和外參如相機位置、姿態(tài)）。這些相機參數(shù)通?？梢酝ㄟ^ Structure-from-Motion (SfM) 算法（如 COLMAP）從圖像中預(yù)先估計得到。

b. 優(yōu)化目標

目標是找到一組 MLP 權(quán)重 Θ，使得對于訓(xùn)練集中的每一張圖像 I_k 及其對應(yīng)的相機位姿 P_k，從 P_k 視角通過 NeRF 渲染出的圖像 I_hat_k(Θ) 與真實圖像 I_k 之間的差異最小化。這個差異通常用所有像素顏色的均方誤差（MSE）之和來衡量。

c. 訓(xùn)練過程

• 在每次訓(xùn)練迭代中，隨機從所有訓(xùn)練圖像的所有像素中采樣一批光線（Ray Batch）。
• 對于每條光線，沿其路徑采樣點，使用當前的 MLP F_Θ 查詢密度和顏色。
• 通過體積渲染計算每條光線的預(yù)測顏色。
• 計算預(yù)測顏色與光線對應(yīng)的真實像素顏色之間的損失。
• 根據(jù)損失反向傳播梯度，更新 MLP 的權(quán)重 Θ。
• 重復(fù)此過程成千上萬次（通常需要數(shù)十萬到數(shù)百萬次迭代），直至 MLP 收斂，能夠準確地復(fù)現(xiàn)所有訓(xùn)練視圖。

訓(xùn)練完成后，這個 MLP 就”學(xué)會”了整個場景的三維幾何形狀和外觀材質(zhì)信息，可以用來合成任意新視角的圖像。

4. 代表性技術(shù)/模型/工具/案例/文獻與討論

[NeRF開創(chuàng)性論文，首次提出神經(jīng)輻射場的完整理論框架和實現(xiàn)方法]

[來源：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis – https://arxiv.org/abs/2003.08934]

[計算機圖形學(xué)經(jīng)典體積渲染技術(shù)的深入解析教程]

[來源：The Design and Evolution of Disney’s Hyperion Renderer -https://www.yiningkarlli.com/projects/hyperiondesign.html]

[神經(jīng)輻射場的數(shù)學(xué)原理和體積渲染理論詳解]

[來源：Volume Rendering – Computer Graphics Tutorial -https://graphics.stanford.edu/courses/cs348b-01/course8.pdf]

二、 NeRF 的關(guān)鍵優(yōu)勢：為何它如此引人注目？

NeRF 之所以能在短時間內(nèi)引起學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的巨大反響，并迅速成為研究熱點，主要歸功于其相比傳統(tǒng)三維重建和渲染方法所展現(xiàn)出的一系列顯著優(yōu)勢：

1. 無與倫比的新視圖合成質(zhì)量 (Unparalleled Novel View Synthesis Quality)

這是 NeRF 最令人印象深刻的特點。對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋較好的區(qū)域，NeRF 能夠生成具有照片級真實感、細節(jié)極其豐富、且在不同視角間保持高度一致性的新視圖圖像。

a. 精細幾何細節(jié)的捕捉

由于其連續(xù)的隱式表示，NeRF 能夠捕捉到傳統(tǒng)基于離散網(wǎng)格的重建方法難以表達的極其精細的幾何細節(jié)，例如復(fù)雜的表面紋理、微小的孔洞、或者毛發(fā)、織物等柔軟結(jié)構(gòu)的微妙形態(tài)。

b. 逼真的視角相關(guān)外觀

NeRF 將觀察方向作為 MLP 的輸入之一來預(yù)測顏色，這使其能夠準確地學(xué)習(xí)和再現(xiàn)視角相關(guān)的光學(xué)效應(yīng)，如高光反射（Specular Highlights）、菲涅爾效應(yīng)（Fresnel Effect）等，這些對于提升渲染結(jié)果的真實感至關(guān)重要。

c. 視圖間的高度連貫性

當在不同新視點之間平滑移動相機時，NeRF 生成的圖像序列通常表現(xiàn)出極佳的時間和空間連貫性，不會出現(xiàn)傳統(tǒng)方法中可能出現(xiàn)的跳變、閃爍或偽影。這使得 NeRF 非常適合用于創(chuàng)建平滑的相機漫游動畫或自由視角視頻。

這種高質(zhì)量的視圖合成能力，使得 NeRF 在許多對視覺效果要求極高的應(yīng)用（如影視特效、VR/AR 內(nèi)容、數(shù)字人）中展現(xiàn)出巨大潛力。

2. 對復(fù)雜光學(xué)現(xiàn)象的強大表現(xiàn)力 (Strong Representation of Complex Optical Phenomena)

傳統(tǒng)三維渲染管線通常需要對場景中的材質(zhì)屬性（如漫反射率、鏡面反射率、粗糙度、折射率等）進行顯式建模，并依賴復(fù)雜的光照傳輸模擬（如光線追蹤、路徑追蹤）來計算最終圖像。而 NeRF 則通過其端到端的學(xué)習(xí)方式，能夠隱式地學(xué)習(xí)到場景中復(fù)雜的全局光照和材質(zhì)交互效果。

a. 處理反射與折射

NeRF 能夠較好地處理包含鏡面反射（如金屬表面、水面）或透明/半透明材質(zhì)（如玻璃、煙霧）的場景，而這些對于許多傳統(tǒng) MVS 方法來說是極大的挑戰(zhàn)。它通過學(xué)習(xí)光線在這些復(fù)雜介質(zhì)中的傳播和散射規(guī)律來實現(xiàn)這一點。

b. 隱式的全局光照

雖然基礎(chǔ) NeRF 模型本身不直接建模光源或陰影，但由于它學(xué)習(xí)的是從特定視角看到的”最終顏色”，這個顏色實際上已經(jīng)包含了場景中所有直接光照、間接光照（全局光照 GI）、軟陰影等復(fù)雜光線傳播效應(yīng)的綜合結(jié)果。因此，其渲染結(jié)果往往比只考慮局部光照模型的方法更具真實感。

c. 無需顯式材質(zhì)建模

NeRF 不需要用戶預(yù)先定義場景中物體的材質(zhì)類型或參數(shù)，它從圖像數(shù)據(jù)中”自行”學(xué)習(xí)這些光學(xué)特性。這簡化了內(nèi)容創(chuàng)建流程，但也可能導(dǎo)致難以對材質(zhì)進行單獨編輯。

這種對復(fù)雜光學(xué)現(xiàn)象的強大捕捉能力，使得 NeRF 能夠生成更接近真實世界光影效果的圖像。

3. 連續(xù)且緊湊的場景表示 (Continuous and Compact Scene Representation)

NeRF 用一個相對較小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常只有幾 MB 到幾十 MB 的權(quán)重參數(shù)）來表示整個三維場景，這與一些需要存儲大量離散幾何數(shù)據(jù)（如高分辨率體素網(wǎng)格或密集點云）的表示方法相比，具有顯著的存儲優(yōu)勢。

a. 緊湊性

一個訓(xùn)練好的 MLP 網(wǎng)絡(luò)權(quán)重文件通常比存儲同等細節(jié)水平的顯式幾何模型（如高精度 Mesh 或密集點云）要小得多。這對于場景的存儲、傳輸和分發(fā)非常有利。

b. 連續(xù)性與分辨率無關(guān)性

由于場景被表示為連續(xù)函數(shù)，理論上 NeRF 可以以任意分辨率進行渲染，其細節(jié)水平僅受限于 MLP 網(wǎng)絡(luò)的容量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，而非像體素或網(wǎng)格那樣受限于固定的離散分辨率。這意味著可以從同一個 NeRF 模型中渲染出既適合快速預(yù)覽的低分辨率圖像，也適合精細查看的高分辨率圖像。

c. 隱式表示的優(yōu)勢

隱式表示天然地避免了顯式網(wǎng)格可能存在的拓撲問題（如孔洞、非流形）、自相交等，其表面通常是平滑且封閉的（如果場景本身是這樣）。

這種表示方式為高效存儲和傳輸高質(zhì)量三維場景數(shù)據(jù)提供了新的可能性。

4. 代表性技術(shù)/模型/工具/案例/文獻與討論

[NeRF在新視圖合成方面的卓越性能和質(zhì)量評估]

[來源：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis – https://www.matthewtancik.com/nerf]

[對比研究NeRF與傳統(tǒng)多視圖立體視覺方法的優(yōu)勢分析]

[來源：Advances in Neural Rendering – Computer Graphics Forum – https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/cgf.14507]

[NeRF在處理復(fù)雜光照和反射效果方面的技術(shù)突破]

[來源：Ref-NeRF: Structured View-Dependent Appearance for Neural Radiance Fields – https://dorverbin.github.io/refnerf/]

三、 NeRF 的主要挑戰(zhàn)與技術(shù)局限

盡管 NeRF 帶來了革命性的進步，但它并非沒有缺點。在將其廣泛應(yīng)用于實際產(chǎn)品和生產(chǎn)流程之前，我們必須清醒地認識到其當前面臨的主要挑戰(zhàn)和技術(shù)局限。這些局限性正是當前研究社區(qū)努力攻克的方向。

1. 訓(xùn)練與渲染效率問題 (Training and Rendering Efficiency Issues)

這是早期 NeRF 最受詬病的問題之一，也是阻礙其在許多實時應(yīng)用中落地的主要障礙。

a. 漫長的訓(xùn)練時間

原始 NeRF 模型通常需要針對單個場景進行數(shù)小時甚至一兩天的訓(xùn)練（在單個高端 GPU 上），才能達到較好的收斂效果。這對于需要快速迭代或處理大量場景的應(yīng)用來說是不可接受的。其原因是 MLP 需要查詢海量光線上的海量采樣點，并進行大量迭代才能充分學(xué)習(xí)場景。

b. 緩慢的渲染速度

從訓(xùn)練好的 NeRF 模型渲染一張新視圖（例如 800×800 分辨率）也可能需要數(shù)十秒甚至數(shù)分鐘。這是因為每條光線都需要進行密集的采樣和多次 MLP 前向傳播，計算量巨大。這使得實時交互式渲染（如 VR/AR 應(yīng)用所需的 >30 FPS）變得非常困難。

c. 后續(xù)改進的努力

幸運的是，效率問題是 NeRF 研究中最活躍的方向之一。后續(xù)涌現(xiàn)了大量旨在加速訓(xùn)練和渲染的工作，例如：

• 基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方法: 如 PlenOctrees (Plenoxels), DVGO, TensoRF 等，它們使用稀疏體素網(wǎng)格或其他顯式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲部分場景信息（如特征、密度或球諧系數(shù)），從而減少 MLP 的查詢次數(shù)和復(fù)雜度，或者完全替代 MLP。
• 基于哈希編碼的方法: 以 Nvidia 的 Instant-NGP (Instant Neural Graphics Primitives) 為代表，通過多分辨率哈希表編碼空間坐標，極大地提高了 MLP 的學(xué)習(xí)效率和表達能力，能夠?qū)⒂?xùn)練時間從數(shù)天縮短到數(shù)分鐘甚至數(shù)秒，渲染速度也大幅提升。
• 顯式點云/高斯表示: 近期大熱的 3D Gaussian Splatting 則完全拋棄了隱式的 MLP 和體積渲染，轉(zhuǎn)而使用一組帶有位置、旋轉(zhuǎn)、縮放、顏色、不透明度等屬性的 3D 高斯函數(shù)來顯式表示場景，通過可微分的光柵化渲染器進行高效渲染，實現(xiàn)了極快的訓(xùn)練速度和SOTA級的實時渲染質(zhì)量。

盡管效率問題已得到顯著改善，但對于超大規(guī)模場景、超高分辨率渲染或極低延遲的實時交互，仍然存在挑戰(zhàn)。

2. 可編輯性與可控性的難題 (Challenges in Editability and Controllability)

NeRF 將整個場景”烘焙”到一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重中，這種端到端的隱式表示方式雖然強大，但也帶來了編輯和控制上的巨大困難。

a. 難以進行直觀的幾何編輯

相比于傳統(tǒng)的基于 Mesh 的建模軟件（用戶可以直接選擇、移動、變形頂點/邊/面），對 NeRF 進行精細的幾何修改非常困難。我們無法直接”抓住”NeRF 中的某個物體或表面進行拖拽。

b. 材質(zhì)與光照的解耦和編輯困難

NeRF 學(xué)習(xí)到的是最終的”外觀顏色”，其中混合了物體的固有材質(zhì)、場景的全局光照、陰影等多種因素。想要單獨修改某個物體的材質(zhì)（如改變顏色、粗糙度）、或者改變場景的光照條件（如移動光源、改變光照強度/顏色）并得到物理正確的結(jié)果，對于標準 NeRF 來說非常困難。

c. 物體級別的操縱與場景組合

標準 NeRF 將整個場景視為一個整體進行表示。如果想對場景中的單個物體進行移動、旋轉(zhuǎn)、復(fù)制、刪除，或者將多個獨立訓(xùn)練的 NeRF 場景無縫地組合在一起，都面臨很大挑戰(zhàn)。

d. 語義理解與編輯的缺乏

NeRF 本身不具備高層語義理解能力。它不知道場景中哪些部分是”桌子”，哪些是”椅子”。因此，難以進行基于語義的編輯（例如，”把所有窗戶變大一點”）。

e. 研究進展

提升 NeRF 的可編輯性和可控性是當前非?；钴S的研究方向。已經(jīng)出現(xiàn)了一些探索性的工作，例如：

• NeRF-Editing / EditNeRF: 嘗試通過變形場或用戶引導(dǎo)來修改 NeRF 的幾何或外觀。
• Object-centric NeRF / Compositional NeRF: 試圖將場景分解為多個獨立的物體級 NeRF，以便進行單獨控制和組合。
• Relighting NeRF / Material-aware NeRF: 致力于從 NeRF 中解耦出物體的固有材質(zhì)屬性（如反照率、法線、粗糙度等）和場景光照，從而實現(xiàn)對光照和材質(zhì)的獨立編輯。
• Instruct-NeRF2NeRF / EditAnything: 結(jié)合大型語言模型或視覺語言模型，允許用戶通過自然語言指令或簡單的視覺提示來編輯 NeRF 場景。

盡管取得了一些進展，但要達到傳統(tǒng) 3D 建模軟件那樣靈活、精確、直觀的編輯體驗，NeRF 還有很長的路要走。

3. 對輸入數(shù)據(jù)與相機位姿的敏感性 (Sensitivity to Input Data and Camera Poses)

NeRF 的重建質(zhì)量在很大程度上依賴于輸入的多視圖圖像的質(zhì)量和對應(yīng)的相機參數(shù)的準確性。

a. 圖像質(zhì)量要求

輸入圖像最好清晰、曝光良好、噪聲低。模糊、過曝/欠曝、或者包含運動模糊、相機抖動的圖像，都會降低重建質(zhì)量，導(dǎo)致細節(jié)丟失或產(chǎn)生偽影。

b. 視角覆蓋與數(shù)量

需要有足夠數(shù)量、從不同角度充分覆蓋目標場景的圖像。如果某些區(qū)域的視角覆蓋不足（例如，物體背面完全沒有拍到），NeRF 也很難準確重建這些區(qū)域，可能會產(chǎn)生”漂浮”或不合理的結(jié)構(gòu)。

c. 相機參數(shù)的精度

NeRF 訓(xùn)練高度依賴于準確的相機內(nèi)參（焦距、主點、畸變參數(shù)）和外參（每張圖像的精確位置和姿態(tài)）。如果通過 SfM 預(yù)處理得到的相機參數(shù)存在較大誤差，會導(dǎo)致 NeRF 學(xué)習(xí)到的幾何結(jié)構(gòu)變形、模糊或無法收斂。對于某些 SfM 難以處理的場景（如對稱結(jié)構(gòu)、重復(fù)紋理、運動物體），獲取準確相機位姿本身就是一個挑戰(zhàn)。

d. 處理動態(tài)元素的困難

標準 NeRF 假設(shè)場景是完全靜態(tài)的。如果訓(xùn)練圖像中包含了移動的物體、變化的光照或相機自身的運動（如卷簾快門效應(yīng)），都會對重建質(zhì)量造成嚴重干擾，導(dǎo)致模糊或”鬼影”。處理動態(tài)場景是 NeRF 的一個重要擴展方向（如 D-NeRF, Nerfies, HyperNeRF 等）。

因此，在實際應(yīng)用 NeRF 時，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集和精確的相機位姿估計是保證最終效果的關(guān)鍵前提。

4. 動態(tài)場景與大范圍場景的擴展挑戰(zhàn) (Challenges in Extending to Dynamic and Large-scale Scenes)

標準 NeRF 主要針對靜態(tài)、小范圍的場景設(shè)計，將其直接應(yīng)用于復(fù)雜的動態(tài)場景或城市級別的大范圍場景面臨諸多挑戰(zhàn)。

a. 動態(tài)場景建模

如何有效地表示和學(xué)習(xí)隨時間變化的場景幾何與外觀？如何處理運動物體的遮擋、形變和光照變化？如何從稀疏的視頻輸入中重建出連貫的動態(tài) NeRF？這些都是極具挑戰(zhàn)性的問題?，F(xiàn)有方法通常通過引入時間作為 MLP 的額外輸入、學(xué)習(xí)形變場、或者將場景分解為靜態(tài)背景和動態(tài)前景等方式來嘗試解決。

b. 大范圍場景建模

單個 MLP 的容量有限，難以精確表示一個非常大（如城市街區(qū)）或非常復(fù)雜（包含大量物體和細節(jié)）的場景。直接用單個 NeRF 訓(xùn)練大場景，不僅訓(xùn)練時間極長，效果也可能不佳（容易丟失細節(jié)或產(chǎn)生模糊）。因此，需要研究如何將大場景分解為多個小的、可獨立建模的 NeRF 子塊，并能實現(xiàn)它們之間的平滑過渡和高效查詢。Block-NeRF, Mega-NeRF 等工作是這方面的代表。此外，如何處理大場景中光照的復(fù)雜變化（如日夜交替）也是一個難題。

5. 從隱式表示到顯式網(wǎng)格的轉(zhuǎn)換 (Conversion from Implicit Representation to Explicit Mesh)

盡管 NeRF 的隱式表示有很多優(yōu)點，但在許多實際應(yīng)用中（如游戲引擎、物理模擬、傳統(tǒng)建模軟件編輯），我們?nèi)匀恍枰粋€顯式的、高質(zhì)量的三角網(wǎng)格（Mesh）作為最終交付物。從 NeRF（特別是其核心的密度場 σ）中提取出高質(zhì)量的表面網(wǎng)格是一個被稱為”表面重建”或”Mesh 提取”的過程，本身也存在挑戰(zhàn)。

a. 經(jīng)典方法 Marching Cubes 的局限

傳統(tǒng)上，從隱式函數(shù)（如 SDF 或密度場）提取等值面的常用方法是 Marching Cubes 算法。但直接將其應(yīng)用于 NeRF 的密度場，可能會產(chǎn)生包含大量噪聲、不平滑、或者面數(shù)過多的網(wǎng)格，尤其是在密度變化不劇烈或存在細小浮空結(jié)構(gòu)的區(qū)域。

b. 需要后處理與優(yōu)化

通常需要對 Marching Cubes 的輸出進行平滑、簡化、拓撲修復(fù)等后處理操作，才能得到可用的網(wǎng)格。

c. 新的提取算法

研究者們也在探索更適合 NeRF 的網(wǎng)格提取算法，例如基于可微分渲染進行網(wǎng)格優(yōu)化的方法（如 DMTet, FlexiCubes）、或者直接從 NeRF 學(xué)習(xí)生成高質(zhì)量網(wǎng)格的端到端方法。

d. 紋理烘焙

提取出網(wǎng)格后，還需要將 NeRF 學(xué)習(xí)到的視角相關(guān)的顏色信息”烘焙”到網(wǎng)格的 UV 紋理貼圖上，以便在標準渲染器中使用。這個過程也需要仔細處理，以保留盡可能多的細節(jié)和光照效果。

雖然已經(jīng)有很多工具和方法可以從 NeRF 中提取 Mesh，但要自動、高效地獲得與 NeRF 渲染質(zhì)量相媲美的高質(zhì)量、低面數(shù)、優(yōu)化拓撲的 Mesh 仍然是一個有待進一步完善的環(huán)節(jié)。

6. 代表性技術(shù)/模型/工具/案例/文獻與討論

效率提升工作

[NVIDIA開發(fā)的突破性神經(jīng)圖形原語技術(shù)，實現(xiàn)千倍加速訓(xùn)練和實時渲染]

[來源：Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding – https://nvlabs.github.io/instant-ngp/]

[革命性的3D高斯點云表示方法，實現(xiàn)實時神經(jīng)輻射場渲染]

[來源：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering – https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/]

[稀疏體素網(wǎng)格優(yōu)化技術(shù)，大幅提升NeRF渲染速度]

[來源：PlenOctrees for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields – https://alexyu.net/plenoctrees/]

可編輯性研究

[基于文本指令的NeRF場景編輯技術(shù)]

[來源：Instruct-NeRF2NeRF: Editing 3D Scenes with Instructions – https://instruct-nerf2nerf.github.io/]

[神經(jīng)表面重建技術(shù)，實現(xiàn)從NeRF到高質(zhì)量網(wǎng)格的轉(zhuǎn)換]

[來源：NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction – https://lingjie0206.github.io/papers/NeuS/]

[動態(tài)場景神經(jīng)輻射場技術(shù)，處理時變幾何和外觀]

[來源：D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes – https://www.albertpumarola.com/research/D-NeRF/index.html]

[大場景神經(jīng)輻射場的分塊處理方法]

[來源：Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis – https://waymo.com/research/block-nerf/]

[Mesh提取和幾何重建的高級技術(shù)方法]

[來源：NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering – https://arxiv.org/abs/2106.10689]

四、 NeRF 的前沿應(yīng)用探索與未來展望

盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，NeRF 及其快速發(fā)展的變種技術(shù)，憑借其獨特的優(yōu)勢，已經(jīng)在多個前沿領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，并預(yù)示著三維內(nèi)容創(chuàng)建與交互方式的深刻變革。

1. 數(shù)字孿生與高精度場景重建 (Digital Twins and High-fidelity Scene Reconstruction)

NeRF 能夠從真實世界的圖像或視頻中重建出高保真的三維數(shù)字副本，這使其成為構(gòu)建數(shù)字孿生（Digital Twin）的理想技術(shù)之一。

a. 城市與建筑數(shù)字化

利用無人機拍攝的城市航拍照片或街景視頻，可以訓(xùn)練 NeRF 模型生成整個城市街區(qū)或特定建筑的高精度三維數(shù)字模型，用于城市規(guī)劃、智慧交通、建筑信息模型（BIM）可視化、災(zāi)害模擬等。

b. 工業(yè)場景與設(shè)備數(shù)字化

對工廠車間、生產(chǎn)線、復(fù)雜機械設(shè)備進行 NeRF 重建，可以用于遠程監(jiān)控、設(shè)備維護指導(dǎo)、操作流程培訓(xùn)、虛擬裝配驗證等。

c. 文化遺產(chǎn)保護與展示

對古跡、文物、藝術(shù)品進行高精度 NeRF 掃描和數(shù)字化存檔，不僅可以永久保存其珍貴信息，還可以通過 VR/AR 等方式向公眾提供沉浸式的虛擬參觀和互動體驗。

2. VR/AR 內(nèi)容創(chuàng)建與沉浸式體驗 (VR/AR Content Creation and Immersive Experiences)

NeRF 生成的場景具有照片級的真實感和視圖間的強一致性，非常適合用于創(chuàng)建高質(zhì)量的 VR（虛擬現(xiàn)實）和 AR（增強現(xiàn)實）內(nèi)容，提供更具沉浸感的體驗。

a. 真實場景的 VR 漫游

用戶可以”走進”通過 NeRF 重建的真實場景（如旅游景點、博物館、房產(chǎn)樣板間）進行自由探索和互動。

b. AR 內(nèi)容與現(xiàn)實世界的融合

將 NeRF 重建的虛擬物體或場景疊加到現(xiàn)實環(huán)境中，實現(xiàn)更逼真的增強現(xiàn)實效果，例如在真實桌面預(yù)覽虛擬家具、在真實街道上進行 AR 導(dǎo)航指引等。

c. 提高虛擬社交與遠程協(xié)作的真實感

在元宇宙或遠程協(xié)作平臺中，使用 NeRF 技術(shù)創(chuàng)建更逼真的虛擬環(huán)境和用戶化身，可以增強臨場感和社交互動體驗。

3. 虛擬制片與影視特效 (Virtual Production and VFX)

NeRF 在影視行業(yè)的應(yīng)用潛力也備受關(guān)注，尤其是在虛擬制片和視覺特效（VFX）領(lǐng)域。

a. 場景預(yù)演與概念設(shè)計

導(dǎo)演和美術(shù)團隊可以利用 NeRF 快速將真實場景或概念草圖轉(zhuǎn)化為可交互的三維預(yù)覽，用于鏡頭設(shè)計、光照測試和美術(shù)風格確認。

b. 背景替換與環(huán)境擴展

使用 NeRF 重建真實拍攝場景的數(shù)字副本，可以在后期制作中更方便地進行背景元素的替換、擦除或數(shù)字環(huán)境的擴展，甚至生成無法實際拍攝的極端視角。

c. 數(shù)字演員與虛擬角色

雖然挑戰(zhàn)仍大，但利用 NeRF（特別是動態(tài) NeRF）技術(shù)創(chuàng)建高度逼真的數(shù)字演員或虛擬角色，并能自然地融入真實或虛擬場景中，是未來的重要發(fā)展方向。

4. 機器人感知與自主導(dǎo)航 (Robotics Perception and Autonomous Navigation)

NeRF 作為一種強大的場景表示方法，也開始被應(yīng)用于機器人領(lǐng)域，幫助機器人更好地理解和感知周圍環(huán)境，并進行更智能的導(dǎo)航和交互。

a. 高精度環(huán)境建圖

機器人可以利用其搭載的攝像頭，在探索未知環(huán)境時實時或離線構(gòu)建 NeRF 地圖，這種地圖比傳統(tǒng)的點云或柵格地圖包含更豐富的外觀和幾何信息。

b. 自主導(dǎo)航與路徑規(guī)劃

基于 NeRF 地圖，機器人可以進行更精確的自身定位，并規(guī)劃出更安全、更高效的導(dǎo)航路徑，尤其是在包含復(fù)雜幾何和外觀的室內(nèi)或室外環(huán)境中。

c. 物體識別與位姿估計

NeRF 表示有助于機器人從不同視角識別場景中的物體，并估計其精確的六自由度位姿，這對于抓取、操縱等任務(wù)至關(guān)重要。

5. 作為生成模型的中間表示 (Intermediate Representation for Generative Models)

正如我們在 S2E02 中討論的，NeRF（或其變種如 SDF）由于其連續(xù)、可微的特性，已經(jīng)成為許多先進的 Text-to-3D 或 Image-to-3D 生成模型（特別是基于優(yōu)化的方法如 DreamFusion）首選的底層三維表示。AI 首先生成或優(yōu)化一個 NeRF 場景，然后再從中提取出最終的 Mesh。NeRF 在這里扮演了連接高層語義輸入（文本、圖像）和低層三維幾何輸出的關(guān)鍵橋梁角色。

6. 未來趨勢：更快、更可控、更通用、更可交互

展望未來，NeRF 技術(shù)的發(fā)展將主要圍繞以下幾個方向持續(xù)演進：

a. 效率的極致追求 (Faster)

訓(xùn)練和渲染速度將繼續(xù)提升，目標是實現(xiàn)大規(guī)模場景的秒級訓(xùn)練和超高分辨率的實時交互渲染，使其能廣泛應(yīng)用于對延遲要求極高的場景。3D Gaussian Splatting 等顯式表示方法在這方面已經(jīng)取得了巨大進展，未來可能會與 NeRF 的思想進一步融合。

b. 可控性與可編輯性的增強 (More Controllable & Editable)

發(fā)展更直觀、更精確、更細粒度的 NeRF 編輯工具和交互方式，讓用戶能夠像編輯傳統(tǒng) Mesh 一樣方便地修改 NeRF 場景的幾何、材質(zhì)、光照，甚至進行語義級別的操縱。

c. 通用性與泛化能力的提升 (More General & Generalizable)

訓(xùn)練能夠理解和表示更廣泛類別場景、甚至能從少量新視圖快速泛化到全新場景的通用 NeRF 模型（Foundation Models for 3D Scenes）。處理無界大場景、復(fù)雜動態(tài)場景的能力也將持續(xù)增強。

d. 與其他 AI 技術(shù)的深度融合 (Deeper Integration with other AI)

例如，與大型語言模型（LLM）結(jié)合實現(xiàn)通過自然語言對話進行場景創(chuàng)建和編輯；與強化學(xué)習(xí)（RL）結(jié)合訓(xùn)練智能體在 NeRF 環(huán)境中進行交互和學(xué)習(xí)；與物理引擎結(jié)合實現(xiàn)對 NeRF 場景的真實物理模擬等。

e. 走向更廣泛的終端設(shè)備 (Wider Device Accessibility)

優(yōu)化 NeRF 模型和渲染算法，使其能夠在算力相對有限的移動設(shè)備、VR/AR 一體機上高效運行，從而推動相關(guān)應(yīng)用的普及。

NeRF 及其引發(fā)的神經(jīng)場景表示研究浪潮，無疑正在深刻地改變我們創(chuàng)建、感知和交互三維世界的方式。

7. 代表性技術(shù)/模型/工具/案例/文獻與討論

[NeRF在數(shù)字孿生和虛擬現(xiàn)實中的創(chuàng)新應(yīng)用案例]

[來源：Neuralangelo: High-Fidelity Neural Surface Reconstruction – https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/]

[基于NeRF的虛擬制片和影視制作技術(shù)革新]

[來源：Neural Volumes: Learning Dynamic Renderable Volumes from Images – https://stephenlombardi.github.io/projects/neuralvolumes/]

[NeRF技術(shù)在機器人視覺和自主導(dǎo)航中的應(yīng)用前景]

[來源：NeRF for Robotics: A Survey – https://arxiv.org/abs/2309.07891]

[下一代NeRF變種技術(shù)和3D生成模型的發(fā)展趨勢]

[來源：Plenoxels: Radiance Fields without Neural Networks – https://alexyu.net/plenoxels/]

結(jié)語：NeRF——開啟三維內(nèi)容創(chuàng)作新紀元的鑰匙之一

通過本篇筆記的深度剖析，我們一同探索了 NeRF (神經(jīng)輻射場) 這一革命性技術(shù)的奧秘。從其精巧的核心思想——用一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式地”記住”整個三維場景的光學(xué)特性，并通過可微分的體積渲染重現(xiàn)光影——到其令人驚嘆的關(guān)鍵優(yōu)勢，如無與倫比的新視圖合成質(zhì)量、對復(fù)雜光學(xué)現(xiàn)象的強大表現(xiàn)力以及連續(xù)緊湊的場景表示。NeRF 無疑為三維計算機視覺和圖形學(xué)領(lǐng)域帶來了全新的視角和強大的工具。

然而，我們也清醒地認識到，作為一項仍在快速發(fā)展的技術(shù)，NeRF 并非沒有軟肋。其在訓(xùn)練與渲染效率、可編輯性與可控性、對輸入數(shù)據(jù)的敏感性、以及向動態(tài)和大范圍場景擴展等方面，仍面臨著諸多亟待解決的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)也正是當前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界投入巨大熱情進行攻關(guān)的方向，催生了 Instant-NGP, Gaussian Splatting, Instruct-NeRF2NeRF 等一系列令人振奮的后續(xù)工作。

對于我們產(chǎn)品經(jīng)理而言，理解 NeRF 的原理、優(yōu)勢與局限，其意義遠不止于增加一項技術(shù)談資。它關(guān)系到我們能否：

• 準確評估技術(shù)可行性: 在規(guī)劃包含高保真三維場景重建、新視圖合成、或沉浸式體驗的產(chǎn)品功能時，能夠判斷 NeRF 類技術(shù)是否是合適的選擇，其當前成熟度是否能滿足項目需求。
• 洞察新的產(chǎn)品機遇: NeRF 的出現(xiàn)正在催生或賦能一系列新的應(yīng)用場景，如更易用的 3D 掃描工具、更逼真的 VR/AR 內(nèi)容、更高效的虛擬制片流程等。我們需要思考如何在這些新興領(lǐng)域中找到產(chǎn)品的切入點。
• 設(shè)定合理的產(chǎn)品預(yù)期: 了解 NeRF 的局限性，有助于我們向團隊、用戶和市場傳遞準確的信息，避免過度承諾，管理好各方預(yù)期。
• 推動技術(shù)與應(yīng)用的結(jié)合: 在理解技術(shù)邊界的前提下，與研發(fā)團隊共同探索如何揚長避短，將 NeRF 的優(yōu)勢與具體的用戶痛點和業(yè)務(wù)場景相結(jié)合，創(chuàng)造出真正有價值的產(chǎn)品。

NeRF 及其所代表的神經(jīng)場景表示方法，無疑是開啟下一代三維內(nèi)容創(chuàng)作與交互新紀元的重要鑰匙之一。它正在從實驗室走向更廣泛的應(yīng)用，其影響力將日益深遠。作為產(chǎn)品經(jīng)理，持續(xù)關(guān)注其發(fā)展，深入理解其內(nèi)涵，積極思考其應(yīng)用，將是我們在這個激動人心的變革時代保持競爭力的關(guān)鍵。

在下一篇筆記（S2E05）中，我們將聚焦另一個 AI 生成 3D 的核心技術(shù)引擎——Diffusion Model (擴散模型)，探討它是如何從二維圖像生成的輝煌走向三維內(nèi)容創(chuàng)造的新大陸的。