神经辐射场

神经辐射场（Neural Radiance Fields，简称NeRF）是一种计算机视觉技术，用于生成高质量的三维重建模型。它利用深度学习技术从多个视角的图像中提取出对象的几何形状和纹理信息，然后使用这些信息生成一个连续的三维辐射场，从而可以在任意角度和距离下呈现出高度逼真的三维模型。NeRF技术在计算机图形学、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用前景。

nerfies

NeRF（神经辐射场）是谷歌最近开发的一种2D图像转3D的模型，但NeRF要求拍摄对象在整个过程保持完全静止。
nerfies（NeRF+Selfies）则是可变性神经辐射场（Deformable NeRF），它能够重建非刚性变形的场景。
在NeRF的基础上，作者从几何和物理模拟的原理出发，提出了NeRF的弹性正则化，进一步提高了2D转3D的鲁棒性。
在可变性NeRF中，作者引入了弹性正则化、背景正则化以及一种可避免不良的局部最小值退火技术。

项目地址：
https://nerfies.github.io/
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2011.12948

三维重建算法

一、立体匹配
立体匹配是通过比较两个或多个不同视点的图像，找出图像之间的对应关系，从而估计出物体表面的深度和形状。

二、结构光技术
结构光技术通过投射已知的光线模式到物体表面，并捕捉反射的图像，来推算出物体表面的三维形状。该技术被广泛应用在工业检测、面部识别等领域。

三、视觉测距
视觉测距是通过摄像机捕捉图像，并利用图像中的特征点或者线条，计算出其在三维空间中的位置。视觉测距在机器人视觉、自动驾驶等领域有广泛应用。

四、深度学习
深度学习是利用神经网络对图像进行分析和处理，可以从单张或多张图像中提取出深度信息，实现三维重建。深度学习在计算机视觉、医学影像分析等领域展现出强大的潜力。

五、点云处理
点云处理是将物体表面的三维数据进行采集、处理和显示，常用于地形测量、三维打印、虚拟现实等应用。

六、光学三维测量
光学三维测量是利用光的物理特性，如反射、折射、干涉等，测量物体的三维形状。常用的光学三维测量技术有激光扫描、光学三角测量等。

七、空间剖分
空间剖分是将三维空间划分为一组离散的体素，然后根据这些体素的特性（如密度、颜色、质点等）来构建三维模型。空间剖分在计算机图形学、物理模拟等领域有广泛应用。

延伸阅读
如何选择适合的3D重建算法

在选择3D重建算法时，需要考虑的因素包括：目标的性质（静态或动态、透明或不透明等）、图像的数量和质量、处理速度和精度的需求、设备的限制等。以下是一些常见的选择策略：

首先，对于静态目标，可以选择使用结构光、光学三维测量等技术，这些技术可以提供高精度的三维数据，但处理速度可能较慢。

其次，对于动态目标，可以选择使用视觉测距、深度学习等技术，这些技术可以实时处理图像，但可能需要大量的计算资源。

再次，对于透明或反射性强的目标，可以选择使用光学三维测量、点云处理等技术，这些技术可以处理复杂的光线条件，但可能需要专门的设备。

最后，对于大规模的目标，如建筑物或地形，可以选择使用空间剖分、点云处理等技术，这些技术可以处理大量的数据，但可能需要大量的存储空间。

通过以上策略，可以根据实际需求和条件，选择出非常适合的3D重建算法。

参考链接

[1]https://twitter.com/anuragranj/status/1559606408789708800

[2]https://arxiv.org/abs/2203.12575

[3]https://machinelearning.apple.com/research/neural-human-radiance-field

[4]https://github.com/apple/ml-neuman

[5]https://jiangwei221.github.io/

[6]https://github.com/XYZ-qiyh/multi-view-3d-reconstruction

[7]https://studio.nsdt.cloud/

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