1. 摘要

神經(jīng)輻射場（NeRF）是一種新穎的隱式方法，可以實現(xiàn)高分辨率的三維重建和表示。在首次提出NeRF的研究之后，NeRF獲得了強大的發(fā)展力量，并在三維建模、表示和重建領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。然而，最初以及隨后大多數(shù)基于NeRF的研究項目都是靜態(tài)的，這些項目在實際應(yīng)用中較為薄弱。因此，越來越多的研究者對研究動態(tài)NeRF感興趣并關(guān)注，因為動態(tài)NeRF在實際應(yīng)用或情景中更為可行和有用。與靜態(tài)NeRF相比，實現(xiàn)動態(tài)NeRF更加困難和復(fù)雜。但是動態(tài)NeRF在未來具有更大的潛力，甚至是可編輯NeRF的基礎(chǔ)。在本文中，我們對動態(tài)NeRF的發(fā)展和重要實現(xiàn)原則進行了詳細豐富的闡述。對動態(tài)NeRF的主要原理和發(fā)展進行了從2021年到2023年的分析，包括大多數(shù)動態(tài)NeRF項目。此外，我們還通過豐富多彩和新穎設(shè)計的圖表對各種動態(tài)的不同特征進行了詳細的比較和分析。此外，我們分析和討論了實現(xiàn)動態(tài)NeRF的關(guān)鍵方法。參考文獻的數(shù)量龐大。陳述和比較是多維的。通過閱讀本文，可以輕松了解動態(tài)NeRF的整個發(fā)展歷史和大部分主要的設(shè)計方法或原則。

2. 引言

3D重建或3D新視圖合成是神經(jīng)輻射場（NeRF）渲染的基礎(chǔ)研究基礎(chǔ)。3D重建或3D新視圖合成都是3D設(shè)計和計算機視覺3D建模領(lǐng)域中的兩種重要方法和研究領(lǐng)域。3D重建近年來一直是重要的發(fā)展技術(shù)，但是傳統(tǒng)3D重建繁榮的發(fā)展階段后，更多與傳統(tǒng)3D重建相關(guān)的研究逐漸趨向于應(yīng)用研究。大多數(shù)傳統(tǒng)3D重建方法都是顯式的。由于傳統(tǒng)3D重建的一些歷史性缺點，比如在高分辨率重建3D場景方面表現(xiàn)較弱，需要大量輸入數(shù)據(jù)并且深度依賴硬件等。在Mildenhall等人提出NeRF后，隱式3D重建的新領(lǐng)域已經(jīng)建立起來。NeRF最明顯的優(yōu)勢是可以用極高的分辨率進行3D視圖合成，輕松地使用少量圖像或單視圖圖像進行復(fù)雜的3D論文撰寫。

本綜述的主要內(nèi)容

在本綜述中，將全面審視動態(tài)NeRF的原理和技術(shù)。這篇綜述將分析從動態(tài)NeRF的第一個研究結(jié)果到當(dāng)前動態(tài)NeRF研究的整個發(fā)展歷史和過程。本綜述將闡述為什么動態(tài)NeRF將成為一種不可避免的技術(shù)的原因。本綜述的陳述路線將重點放在原理闡述和分析、統(tǒng)計分析和比較上。本綜述將全面介紹和闡述關(guān)于NeRF的相關(guān)背景知識，并對動態(tài)NeRF的詳細技術(shù)進行分析和討論。本綜述的目的是提出一份全面的綜述，以便研究人員了解動態(tài)NeRF研究領(lǐng)域的研究發(fā)展和當(dāng)前的新穎研究方向。在陳述中，我們將分析動態(tài)NeRF發(fā)展歷史和影響DyNeRF發(fā)展的關(guān)鍵因素。在對現(xiàn)有動態(tài)原理和技術(shù)進行基本分析和陳述之后，我們將討論未來動態(tài)NeRF的潛在研究方向。

為了提出一份關(guān)于動態(tài)NeRF的新穎且有價值的研究綜述，陳述和分析將聚焦于兩個維度：基于發(fā)展時間的水平分析和比較，以及基于相同范圍的垂直分析和比較。使用綜述方法水平-垂直分析方法是本綜述的首要特點。本綜述的第二個顯著特點是使用的參考文獻數(shù)量豐富，這意味著我們將分析大多數(shù)與動態(tài)NeRF相關(guān)的已發(fā)表論文。本綜述的第三個顯著特點是在主要內(nèi)容中有豐富的原始圖像和表格，這將使讀者對動態(tài)NeRF的研究綜述有更直觀和全面的分析和對比呈現(xiàn)。本綜述的第四個顯著特點是，本綜述不僅將分析動態(tài)NeRF當(dāng)前的發(fā)展原理和技術(shù)，還將根據(jù)充分的相關(guān)材料分析和討論動態(tài)NeRF未來潛在的發(fā)展方向。本綜述的第五個顯著特點是，本綜述將重點分析和比較不同設(shè)計方法、原則和算法的性能，此外，本綜述還將從動態(tài)NeRF研究領(lǐng)域的不同方向追求最佳性能，這將有助于讀者更好地追求動態(tài)NeRF的最新研究成果。簡而言之，我們將進行詳盡的綜述，從不同維度進行充分的數(shù)據(jù)分析和特征比較，以提出一份有用的研究綜述和研究參考，以助力動態(tài)NeRF的研究。

動態(tài)NeRF的研究意義

在2021年，Mildenhall等人提出了NeRF的開創(chuàng)性研究后，由于NeRF帶來的巨大潛在研究價值，出現(xiàn)了許多與原始NeRF相關(guān)的研究工作，如：Mip-nerf，專注于設(shè)計一個適用于多尺度表示和抗鋸齒的NeRF；Block-nerf，專注于合成可擴展的大場景；Mip-nerf 360，專注于渲染全景和立體場景或?qū)ο?。然而，所有這些工作都不是動態(tài)NeRF工作，這意味著所有這些研究工作的渲染結(jié)果都是靜態(tài)的。渲染靜態(tài)3D場景或?qū)ο蟮腘eRF被稱為靜態(tài)NeRF。與靜態(tài)圖像相比，動態(tài)視頻將引起觀眾更多的關(guān)注。同時，與靜態(tài)圖像相比，動態(tài)視頻可以包含更多的信息，并且可以在更多的應(yīng)用領(lǐng)域使用。類比于3D重建或NeRF領(lǐng)域，動態(tài)NeRF將表示更豐富的信息，并在更多的應(yīng)用領(lǐng)域中使用，而不是靜態(tài)NeRF。與靜態(tài)NeRF相比，動態(tài)NeRF可以表示更多的信息，并且具有更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。因此，NeRF研究的未來趨勢將更多地關(guān)注動態(tài)NeRF，這意味著未來動態(tài)NeRF的研究將在NeRF領(lǐng)域變得越來越重要和有價值。

3. NeRF綜述總結(jié)

這篇綜述是首次全面關(guān)注動態(tài) NeRF 的全球綜述。為了更好地理解研究背景和類似研究領(lǐng)域綜述論文的敘述結(jié)構(gòu)，并撰寫一篇更好的動態(tài) NeRF 綜述，由于動態(tài) NeRF 是 NeRF 研究領(lǐng)域的一個子領(lǐng)域，我們對主要關(guān)注 NeRF 的綜述論文進行了全面總結(jié)，并以表1和表2的形式將它們進行了比較。如表1和表2所示，我們選擇了九篇主要關(guān)注 NeRF 的綜述論文進行分析。表1和表2中的項目引用編號分別相同，用于分析每篇綜述論文的關(guān)注重點、特征和內(nèi)容結(jié)構(gòu)。

4. 動態(tài)NeRF總結(jié)

首先，我們對從2021年到2023年的動態(tài)NeRF進行了分類和比例分析。如圖3a所示，盡管2022年的數(shù)量少于2021年，但表3中分析的論文比例在2023年大大擴展了。對于渲染對象類型，如圖3b所示，最流行的對象類型是普通類型，這意味著普通對象的動態(tài)NeRF是主流。需要注意的是，專注于個體人類或人體組件的動態(tài)NeRF研究是第二大研究方向。大規(guī)模的動態(tài)NeRF也是一個熱門研究方向。對于出版的期刊或會議分析，如圖3c所示，令人印象深刻的事實是，超過一半的分析論文發(fā)表在CVPR上，第二大比例由ICCV保持。CVPR和ICCV都是與計算機視覺研究相關(guān)的最流行和主要的會議。換句話說，一個可用的建議是，CVPR和ICCV是發(fā)表優(yōu)秀動態(tài)NeRF研究的兩個推薦會議。

隨后，我們對從2021年到2023年的動態(tài)NeRF的發(fā)展和趨勢進行了分析。如圖3d所示，盡管2022年的動態(tài)NeRF分析論文數(shù)量與2021年相比有所減少，但2023年有所增長。盡管2022年的論文數(shù)量最少，但總引用次數(shù)最多，如圖3e所示。由于2023年發(fā)表的論文是最新的結(jié)果，因此引用次數(shù)最少，但與其他論文相比，差距并不大。如圖3f所示，2022年發(fā)表的研究結(jié)果獲得了更多的個體引用率，這意味著這些論文具有更高的質(zhì)量，可以吸引更多的研究關(guān)注。

5. 總結(jié)

這份審查是一份全面的技術(shù)和聲明審查。在這個審查中，我們討論并分析了大量關(guān)于動態(tài) NeRF 領(lǐng)域的研究項目和結(jié)果，涵蓋了來自不同子領(lǐng)域的幾乎所有重要結(jié)果。為了更好地呈現(xiàn)動態(tài) NeRF 在各個方面的陳述和比較，我們提出了一些新穎的圖表呈現(xiàn)方法。在分析動態(tài) NeRF 具體實現(xiàn)方法的部分，我們采用了一種新方法，將文字方程和圖表相結(jié)合，以展示實現(xiàn)過程，這將更容易理解。與靜態(tài) NeRF 相比，動態(tài) NeRF 的關(guān)鍵設(shè)計是將變形因素或域添加到之前的靜態(tài) NeRF 網(wǎng)絡(luò)中。然而，這些動態(tài) NeRF 不支持可重新編輯的控制或編輯，這在進一步研究或?qū)響?yīng)更加重視更新方法。大多數(shù)動態(tài) NeRF 的研究對未來可編輯或可重新編輯的 NeRF 的研究是有用的。在某些維度上，動態(tài) NeRF 的一些原理甚至對高斯光斑研究項目的設(shè)計也是有用的，這是我們接下來的主要研究對象。