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神经辐射场(NeRF)是一种能够表达复杂三维场景的精巧表征方式,在结合立体渲染后可以非常逼真的从图片中恢复复杂的现实场景,用于合成新视角、内容生成等下游任务。

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近两年来,NeRF在计算机视觉领域引起了极大的关注,在计算机视觉顶会(CVPR/ICCV/ECCV)中相关成果越来越多,例如在2021年,CVPR上关于NeRF的论文不到10篇,2022年已经超过了50多篇,其他会议亦是如此。目前,NeRF在照片编辑、3D表面提取、大型/城市规模3D表示和视图合成中找到了应用。

2022年,NeRF的影响巨大且不断增加,Mildenhall等人的原始NeRF论文获得了1300多篇引用,并逐年增长。

本文对101篇NeRF优质论文进行了整理,共分为Survey、Fundamentals、Speed、Spare View、Conditional、Composition、Pose Estimation、Applications等八部分内容。

对于入门的伙伴,建议先阅读Survey部分,了解NeRF的发展,然后再阅读每一个部分,对相关的项目代码进行剖析,希望每一位伙伴都能通过这份资料学有所得!!

-- NeRF论文集结构 --

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-- 部分论文列表 --

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