Dynamic NeRF: A Review

要約

Neural Radiance Field(NeRF)は、高解像度の3D再構築と表現を実現する新しい陰的手法です。
NeRF の最初の研究が提案されて以来、NeRF は強力な開発力を獲得し、3D モデリング、表現、再構成の分野で急成長しています。
しかし、NeRF に基づく最初の研究プロジェクトとその後の研究プロジェクトのほとんどは静的なものであり、実際の応用には弱いです。
したがって、より多くの研究者が、実際のアプリケーションや状況においてより実現可能で有用な動的 NeRF の研究に興味を持ち、焦点を当てています。
静的 NeRF と比較して、動的 NeRF の実装はより困難で複雑です。
しかし、Dynamic は Editable NeRF の基本であっても、将来的にはさらに可能性があります。
このレビューでは、Dynamci NeRF の開発と重要な実装原則について、詳細かつ豊富な記述を行いました。
Dynamic NeRF の主要原理の分析と開発は、Dynamic NeRF プロジェクトのほとんどを含め、2021 年から 2023 年にかけて行われます。
さらに、カラフルで斬新な特別デザインの図やテーブルを使用し、さまざまなダイナミックのさまざまな機能を詳細に比較および分析しました。
さらに、Dynamic NeRF を実装するための主要な方法を分析し、議論しました。
参考文献の量が多い。
ステートメントと比較は多次元的です。
このレビューを読むと、開発の歴史全体と、Dynamic NeRF の主な設計手法や原則のほとんどを簡単に理解して習得することができます。

要約(オリジナル)

Neural Radiance Field(NeRF) is an novel implicit method to achieve the 3D reconstruction and representation with a high resolution. After the first research of NeRF is proposed, NeRF has gained a robust developing power and is booming in the 3D modeling, representation and reconstruction areas. However the first and most of the followed research projects based on NeRF is static, which are weak in the practical applications. Therefore, more researcher are interested and focused on the study of dynamic NeRF that is more feasible and useful in practical applications or situations. Compared with the static NeRF, implementing the Dynamic NeRF is more difficult and complex. But Dynamic is more potential in the future even is the basic of Editable NeRF. In this review, we made a detailed and abundant statement for the development and important implementation principles of Dynamci NeRF. The analysis of main principle and development of Dynamic NeRF is from 2021 to 2023, including the most of the Dynamic NeRF projects. What is more, with colorful and novel special designed figures and table, We also made a detailed comparison and analysis of different features of various of Dynamic. Besides, we analyzed and discussed the key methods to implement a Dynamic NeRF. The volume of the reference papers is large. The statements and comparisons are multidimensional. With a reading of this review, the whole development history and most of the main design method or principles of Dynamic NeRF can be easy understood and gained.

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