全面总结动态NeRF

1. 摘要

神经辐射场（NeRF）是一种新颖的隐式方法，可以实现高分辨率的三维重建和表示。在首次提出NeRF的研究之后，NeRF获得了强大的发展力量，并在三维建模、表示和重建领域蓬勃发展。然而，最初以及随后大多数基于NeRF的研究项目都是静态的，这些项目在实际应用中较为薄弱。因此，越来越多的研究者对研究动态NeRF感兴趣并关注，因为动态NeRF在实际应用或情景中更为可行和有用。与静态NeRF相比，实现动态NeRF更加困难和复杂。但是动态NeRF在未来具有更大的潜力，甚至是可编辑NeRF的基础。在本文中，我们对动态NeRF的发展和重要实现原则进行了详细丰富的阐述。对动态NeRF的主要原理和发展进行了从2021年到2023年的分析，包括大多数动态NeRF项目。此外，我们还通过丰富多彩和新颖设计的图表对各种动态的不同特征进行了详细的比较和分析。此外，我们分析和讨论了实现动态NeRF的关键方法。参考文献的数量庞大。陈述和比较是多维的。通过阅读本文，可以轻松了解动态NeRF的整个发展历史和大部分主要的设计方法或原则。

2. 引言

3D重建或3D新视图合成是神经辐射场（NeRF）渲染的基础研究基础。3D重建或3D新视图合成都是3D设计和计算机视觉3D建模领域中的两种重要方法和研究领域。3D重建近年来一直是重要的发展技术，但是传统3D重建繁荣的发展阶段后，更多与传统3D重建相关的研究逐渐趋向于应用研究。大多数传统3D重建方法都是显式的。由于传统3D重建的一些历史性缺点，比如在高分辨率重建3D场景方面表现较弱，需要大量输入数据并且深度依赖硬件等。在Mildenhall等人提出NeRF后，隐式3D重建的新领域已经建立起来。NeRF最明显的优势是可以用极高的分辨率进行3D视图合成，轻松地使用少量图像或单视图图像进行复杂的3D论文撰写。

本综述的主要内容

在本综述中，将全面审视动态NeRF的原理和技术。这篇综述将分析从动态NeRF的第一个研究结果到当前动态NeRF研究的整个发展历史和过程。本综述将阐述为什么动态NeRF将成为一种不可避免的技术的原因。本综述的陈述路线将重点放在原理阐述和分析、统计分析和比较上。本综述将全面介绍和阐述关于NeRF的相关背景知识，并对动态NeRF的详细技术进行分析和讨论。本综述的目的是提出一份全面的综述，以便研究人员了解动态NeRF研究领域的研究发展和当前的新颖研究方向。在陈述中，我们将分析动态NeRF发展历史和影响DyNeRF发展的关键因素。在对现有动态原理和技术进行基本分析和陈述之后，我们将讨论未来动态NeRF的潜在研究方向。

为了提出一份关于动态NeRF的新颖且有价值的研究综述，陈述和分析将聚焦于两个维度：基于发展时间的水平分析和比较，以及基于相同范围的垂直分析和比较。使用综述方法水平-垂直分析方法是本综述的首要特点。本综述的第二个显著特点是使用的参考文献数量丰富，这意味着我们将分析大多数与动态NeRF相关的已发表论文。本综述的第三个显著特点是在主要内容中有丰富的原始图像和表格，这将使读者对动态NeRF的研究综述有更直观和全面的分析和对比呈现。本综述的第四个显著特点是，本综述不仅将分析动态NeRF当前的发展原理和技术，还将根据充分的相关材料分析和讨论动态NeRF未来潜在的发展方向。本综述的第五个显著特点是，本综述将重点分析和比较不同设计方法、原则和算法的性能，此外，本综述还将从动态NeRF研究领域的不同方向追求最佳性能，这将有助于读者更好地追求动态NeRF的最新研究成果。简而言之，我们将进行详尽的综述，从不同维度进行充分的数据分析和特征比较，以提出一份有用的研究综述和研究参考，以助力动态NeRF的研究。

动态NeRF的研究意义

在2021年，Mildenhall等人提出了NeRF的开创性研究后，由于NeRF带来的巨大潜在研究价值，出现了许多与原始NeRF相关的研究工作，如：Mip-nerf，专注于设计一个适用于多尺度表示和抗锯齿的NeRF；Block-nerf，专注于合成可扩展的大场景；Mip-nerf 360，专注于渲染全景和立体场景或对象。然而，所有这些工作都不是动态NeRF工作，这意味着所有这些研究工作的渲染结果都是静态的。渲染静态3D场景或对象的NeRF被称为静态NeRF。与静态图像相比，动态视频将引起观众更多的关注。同时，与静态图像相比，动态视频可以包含更多的信息，并且可以在更多的应用领域使用。类比于3D重建或NeRF领域，动态NeRF将表示更丰富的信息，并在更多的应用领域中使用，而不是静态NeRF。与静态NeRF相比，动态NeRF可以表示更多的信息，并且具有更广泛的应用领域。因此，NeRF研究的未来趋势将更多地关注动态NeRF，这意味着未来动态NeRF的研究将在NeRF领域变得越来越重要和有价值。

3. NeRF综述总结

这篇综述是首次全面关注动态 NeRF 的全球综述。为了更好地理解研究背景和类似研究领域综述论文的叙述结构，并撰写一篇更好的动态 NeRF 综述，由于动态 NeRF 是 NeRF 研究领域的一个子领域，我们对主要关注 NeRF 的综述论文进行了全面总结，并以表1和表2的形式将它们进行了比较。如表1和表2所示，我们选择了九篇主要关注 NeRF 的综述论文进行分析。表1和表2中的项目引用编号分别相同，用于分析每篇综述论文的关注重点、特征和内容结构。

4. 动态NeRF总结

首先，我们对从2021年到2023年的动态NeRF进行了分类和比例分析。如图3a所示，尽管2022年的数量少于2021年，但表3中分析的论文比例在2023年大大扩展了。对于渲染对象类型，如图3b所示，最流行的对象类型是普通类型，这意味着普通对象的动态NeRF是主流。需要注意的是，专注于个体人类或人体组件的动态NeRF研究是第二大研究方向。大规模的动态NeRF也是一个热门研究方向。对于出版的期刊或会议分析，如图3c所示，令人印象深刻的事实是，超过一半的分析论文发表在CVPR上，第二大比例由ICCV保持。CVPR和ICCV都是与计算机视觉研究相关的最流行和主要的会议。换句话说，一个可用的建议是，CVPR和ICCV是发表优秀动态NeRF研究的两个推荐会议。

随后，我们对从2021年到2023年的动态NeRF的发展和趋势进行了分析。如图3d所示，尽管2022年的动态NeRF分析论文数量与2021年相比有所减少，但2023年有所增长。尽管2022年的论文数量最少，但总引用次数最多，如图3e所示。由于2023年发表的论文是最新的结果，因此引用次数最少，但与其他论文相比，差距并不大。如图3f所示，2022年发表的研究结果获得了更多的个体引用率，这意味着这些论文具有更高的质量，可以吸引更多的研究关注。

5. 总结

这份审查是一份全面的技术和声明审查。在这个审查中，我们讨论并分析了大量关于动态 NeRF 领域的研究项目和结果，涵盖了来自不同子领域的几乎所有重要结果。为了更好地呈现动态 NeRF 在各个方面的陈述和比较，我们提出了一些新颖的图表呈现方法。在分析动态 NeRF 具体实现方法的部分，我们采用了一种新方法，将文字方程和图表相结合，以展示实现过程，这将更容易理解。与静态 NeRF 相比，动态 NeRF 的关键设计是将变形因素或域添加到之前的静态 NeRF 网络中。然而，这些动态 NeRF 不支持可重新编辑的控制或编辑，这在进一步研究或将来应更加重视更新方法。大多数动态 NeRF 的研究对未来可编辑或可重新编辑的 NeRF 的研究是有用的。在某些维度上，动态 NeRF 的一些原理甚至对高斯光斑研究项目的设计也是有用的，这是我们接下来的主要研究对象。