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
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神经辐射场（NeRF）技术：3D内容生成的颠覆性革命与核心挑战突破
在数字内容创作领域，三维场景重建技术长期面临着质量与效率难以兼得的困境。传统基于多视图几何的方法依赖精确的相机标定和密集点云匹配，而体素网格和点云表示则受限于存储效率和细节表达能力。神经辐射场（NeRF）技术的出现，通过将场景建模为连续的隐式函数，实现了从稀疏二维图像到高保真三维场景的跨越式突破。本