标签： 三维重建

神经辐射场（NeRF）作为一种革命性的深度学习技术，通过从多视角图像中建模辐射场，实现了高保真度的三维场景重建。相较于传统方法如点云或多视图立体，NeRF在细节还原和真实感渲染上具有显著优势，为商业领域开辟了全新可能。然而，其商业化进程面临诸多挑战，包括高昂的计算成本、实时性瓶颈、数据依赖性强以及泛

神经辐射场（NeRF）技术自诞生以来，彻底改写了传统三维重建的技术路径。其通过隐式神经场表示连续三维场景的能力，在静态物体建模上展现出惊人的渲染质量。然而，当面对实时交互需求、动态场景捕捉以及复杂材质处理时，标准NeRF框架暴露了计算成本高昂、训练耗时长、动态建模能力弱等核心瓶颈。这些挑战严重制约了

在数字内容创作领域，三维场景重建技术正经历着前所未有的范式转移。2020年NeRF（Neural Radiance...