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作者：Jinwei Lin | 编辑：3D视觉工坊

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0. 论文信息

标题：Dynamic NeRF: A Review

作者：Jinwei Lin

机构：莫纳什大学

原文链接：https://arxiv.org/abs/2405.08609

1. 摘要

神经辐射场（NeRF）是一种创新性的隐式表达方法，在三维重建与细节表现方面展现出显著优势。自首次提出以来，该技术已获得快速而稳固的发展支持，并在计算机视觉领域的三维建模、场景表示与重建等方面取得了突破性进展. 然而, 尽管最初及后续多数基于NeRF的研究聚焦于静态场景建模, 但在实际应用中的表现仍显不足. 因此, 随着研究领域的深入, 动态化方向逐渐成为研究热点. 相对于静态版本而言, 实现动态版本面临更为复杂的计算挑战. 虽然这一方向仍处于探索阶段, 但其潜在价值不容忽视, 并被视为未来生成模型的重要基础之一. 本研究系统梳理了近年来动态NeRF的发展脉络及其核心实现原则. 通过全面分析自2021年以来的主要研究工作, 深入探讨了不同方法间的差异与联系. 同时, 本文通过详实的数据图表展示了各类方法的独特优势与适用场景. 在方法层面, 我们总结提炼出一系列关键解决方案与优化策略. 研究表明, 虽然当前进展有限, 但未来随着算法创新与硬件进步的支持, 动态化路径有望成为主流发展方向.

2. 引言

基于神经辐射场（NeRF）的渲染技术构成了现代三维重建与新视图合成的核心理论框架。该技术不仅在三维设计领域发挥着关键作用，在计算机视觉中的三维建模也同样具有重要意义。近年来，三维重建已成为人工智能发展的重要方向之一；然而，在传统三维重建技术快速发展的阶段之后，“深度显式”的特性逐渐成为其局限性之一；这导致越来越多的研究转向应用层面的探索；传统的显式方法往往面临以下挑战：首先，在高分辨率下对复杂场景进行建模仍存在较大难度；其次，在实际应用中需要投入大量高质量数据；此外还受限于计算硬件依赖性；自Mildenhall等人提出隐式架构以来；基于深度隐式的三维重构方法已逐步形成新的研究范式；而这种技术的独特优势在于能够实现高分辨率下的自由视角合成能力

本综述的主要内容

在本综述中, 本文旨在对动态NeRF的发展原理和技术进行全面探讨。作为一篇系统性的综述, 该文章将回顾动态NeRF的发展历程, 包括其起源直至当前领域的最新研究成果及技术进展。通过深入分析, 本文将揭示为何动态NeRF作为一种核心技术逐渐受到广泛关注及应用。在论述框架上, 本文着重探讨原理阐述与技术实现两个核心部分, 同时结合统计数据进行深入对比研究。为使读者全面了解NeRF领域的基本概念和发展现状, 该综述还将详细介绍动态NeRF的相关背景知识并对其关键技术进行深入解析。通过系统梳理, 本文力求为研究人员提供一份详尽的研究进展报告, 包括当前研究的主要方向及未来可能的研究路径。在论述过程中, 将着重考察动态NeRF发展过程中的历史演变及其关键驱动因素的影响机制。基于对现有理论基础和技术实现的基本解析后, 将进一步探讨未来研究可能的发展方向及其潜在应用前景

为撰写一份深入探讨动态NeRF发展的研究综述，在现有研究的基础上提出新的视角与见解。本文将从两个主要维度展开论述：一是基于发展时间的历史演变与现状对比；二是基于研究范围的技术创新与发展脉络梳理。在写作过程中, 我们采用了水平与垂直相结合的方法进行系统性梳理, 即一方面通过纵向深入挖掘各阶段关键技术和理论突破, 另一方面则通过横向对比总结不同研究方向间的异同点与创新点。在选题上, 我们特别注重选取具有代表性和影响力的研究成果作为支撑材料, 并结合最新进展对相关技术进行全面解析。正文配图丰富, 包括大量实验结果图表, 这不仅便于读者直观理解技术细节, 同时也为后续研究提供了重要参考依据。此外, 在写作过程中我们还着重对比了多种设计思路及其适用性, 并结合实际案例展示了其在不同场景下的表现特点。这些内容都将帮助读者更好地理解该领域前沿发展的同时, 进一步推动相关技术进步和发展方向探索

动态NeRF的研究意义

在2021年之后，Mildenhall等学者提出了NeRF的开创性研究后

3. NeRF综述总结

这篇综述首次系统性地全面考察了动态NeRF领域的研究进展。本文旨在通过系统梳理主要NeRF综述论文的研究重点与结构特征来提升动态NeRF领域的研究综述质量。鉴于动态NeRF属于更广泛的NeRF研究领域的一个重要分支，在撰写本文的过程中我们发现有必要对当前国际上主要关注NeRF方向的代表性综述文章进行深入分析并加以对比整理。为此我们系统性地整理并分析了当前国际上主要关注NeRF方向的代表性综述文章通过表格形式对这些代表性文章的研究重点与内容架构进行了对比分析如表1和表2所示

4. 动态NeRF总结

我们对动态NeRF的发展趋势进行了系统性分析，并将其按年份分为2021至2023几个时间段进行详细研究。从图3a可以看出，在这三年中（即从2021至2023年），尽管有研究表明（数据）显示（情况），但表3中的论文比例却出现了显著增长。值得注意的是，在对象类型的选择上，默认选择普通类型的模型更为普遍。另一个显著的研究重点则聚焦于个体人体及其组成部分的动态NeRF技术。此外，在关注领域中还存在一个重要的趋势：大规模的动态NeRF也是一个热门研究方向。就出版物而言，请看图3c所示的情况：超过一半的分析论文发表在CVPR这一顶级计算机视觉期刊上（数据来源：该会议）。值得注意的是，在上述分析中发现有高达约57%的研究论文发表在CVPR这一顶级计算机视觉期刊上

在深入分析近年来动态NeRF的发展与趋势后发现，在这一过程中存在一些值得关注的问题及发展方向

5. 总结

这份评估是一份全面的技术与声明综述。在本次评估中,我们深入探讨了大量关于动态NeRF领域研究项目及其成果,涵盖了几乎涵盖了该领域所有子领域的最新研究成果。为了使动态NeRF在不同维度上进行系统性地展示与对比,我们开发了一套创新的图表呈现方法。在详细阐述动态NeRF具体实现机制时,我们采用了独创的方法,将代数方程与图表相结合,直观地展现实现过程,从而便于理解其工作原理与实现细节。相较于静态NeRF而言,动态NeRF的核心创新在于将形变因素或新域成功整合到原有的静态NeRF网络架构中进行扩展,这一设计极大地提升了模型的适应性与表达能力。然而,目前所提出的动态NeRF方案尚无法支持可交互式的编辑功能或实时修改控制参数的能力,这一局限性值得我们在后续研究中着重解决并加以改进优化。从现有研究来看,大多数基于动态NeRF的方法都为未来研究可编辑与可重构型NeRF奠定了重要基础;值得注意的是，在某些关键维度上,动态NeRF所蕴含的核心理论思路甚至可以直接应用于高斯光斑相关研究项目的方案设计中作为参考依据之一

对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者，可以阅读一下论文原文~

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