NeRF 是 ECCV 2020 的 Oral，影响非常大，可以说从基础上创造出了新的基于神经网络隐式表达来重建场景的路线。由于其简洁的思想和完美的效果，至今仍然有非常多的 3D 相关工作以此为基础。 NeRF 所做的任务是 Novel View Synthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose 等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF 希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。为了实现这一目的，NeRF 使用用神经网络作为一个 3D 场景的隐式表达，代替传统的点云、网格、体素、TSDF 等方式，通过这样的网络可以直接渲染任意角度任意位置的投影图像。 NeRF 的思想比较简单，就是通过输入视角的图像每个像素的射线对于密度（不透明度）积分进行体素渲染，然后通过该像素渲染的 RGB 值与真值进行对比作为 Loss。由于文中设计的体素渲染是完全可微的，因此该网络可学习： 其主要工作和创新点如下： 1）提出一种用 5D 神经辐射场 (Neural...