NeRF与3DGS基础及常见算法解析

本章主要介绍三维重建的基础知识，包括显式与隐式建模的概念和技术。第一节将深入解析三维重建的两种主要方法：显式建模侧重于直接构建三维模型，而隐式建模通过数学函数隐式表示三维空间。第二节介绍摄像机的内外参数及其获取方法，这些参数是理解摄像机几何的核心。通过本章的学习，为深入理解NeRF技术打下坚实的基础。

本章将介绍全连接神经网络的结构与功能，并解析它们在三维重建中的应用。第一节介绍全连接网络的基本组成和工作原理。第二节介绍深度学习中的优化算法，探讨如何有效训练神经网络以提高重建精度和效率。通过本章的学习，将掌握使用全连接网络和优化技术进行高效三维建模的必要知识。

本章全面介绍NeRF（神经辐射场）的基本原理和关键技术。首先，介绍神经辐射场的概念及其构成。接下来，深入讨论体渲染技术及其在场景合成中的应用。第三节着重于神经网络和位置编码在NeRF中的作用。随后，分析损失函数和优化训练策略，以提高模型性能。最后，通过代码讲解，亲自实践NeRF模型的搭建和调试。

在本章中，讲解了图像渲染中混叠问题的解决方案Mip-NeRF。首先，介绍混叠现象以及抗混叠的基本原理。紧接着，详细分析NeRF技术中的混叠问题及其应对策略。深入浅出地阐述圆锥台近似计算和集成位置编码的技术，最后比较Mip-NeRF与传统NeRF在效果和性能上的差异与优势。

本章将详细介绍Instant-NGP技术，探讨其在NeRF应用中的创新点和发展方向。首先，概述Instant-NGP的基础知识，包括哈希表和球谐函数的基本概念。接着，分析Instant-NGP如何解决NeRF在渲染速度和存储效率方面的挑战。然后，展开讨论Instant-NGP的网络结构及其优势。最后，深入探讨基于多分辨率哈希的位置编码技术，阐明其如何提升模型性能，为进一步学习该领域提供坚实的理论基础。

本章深入探讨了可泛化NeRF及少视角NeRF的前沿技术，特别关注IBRNet和DS-NeRF两个模型。首先，通过IBRNet部分，从其动机和目标出发到网络结构和技术细节，展示其如何提升NeRF模型的泛化能力。在DS-NeRF部分，从体渲染的推导到改进NeRF的新思路及实现细节，系统阐述该方法如何提升NeRF模型的少视角性能，旨在帮助学生理解这些高级技术的核心原理和实际应用。

本章将详细探讨无界场景下的NeRF技术扩展——NeRF++。首先，讲解辐射场几何歧义和NeRF的隐式正则化技术，解释其在处理无界场景时的重要性。紧接着，探讨无界场景问题及NeRF++的动机，说明为何扩展NeRF至无界场景是必要的。最后，介绍反向球体参数化与前背景融合的体渲染技术，详述如何通过这些创新提升模型的实用性和效果，深化对无界场景渲染技术的理解。

本章详细介绍了针对无界场景优化的NeRF扩展——Mip-NeRF 360。首先，探讨全方位无界场景的学习方法，展示如何全面理解和构建复杂场景的深度神经表示。随后，介绍基于在线蒸馏的Coarse-to-Fine网络架构，强调其在提高渲染效率和质量中的作用。之后深入分析辐射场几何歧义与单峰正则的关系及其对场景理解的贡献。最后，总结Mip-NeRF 360的关键成就和实际应用前景。

本章深入探讨无界场景优化的NeRF变体——F2-NeRF。首先介绍无界空间映射，旨在拓宽对复杂场景的理解。接下来，详细阐述空间划分方法，解释其在无界场景数据处理中的作用。之后介绍空间复用和hash函数，展示这些技术如何有效提升数据处理的效率。最后，详解F2-NeRF的损失函数设计，突出其在模型优化中的关键作用。通过本章的学习，将掌握F2-NeRF的技术细节及其在实际场景中的应用。

本章将详细介绍Block-NeRF技术在处理大规模场景时的应用。通过分割整个场景为多个小块，每一块运用一个独立的NeRF模型，有效地提高渲染效率与质量。本章从块的合理布局、单个模型的优化到多模型间的融合与外观匹配进行深入讨论，旨在介绍如何实现大场景下的高效且真实的场景渲染。

本章探索Mega-NeRF技术在大规模场景渲染中的应用。Mega-NeRF通过增强数据并行性和区域分块处理，有效提高处理能力和渲染效率。此外，探讨对NeRF++模型的具体改进方法，以增强其在处理大规模场景时的表现和效率；之后介绍渲染技巧和采样技术，以实现更加精确和高效的场景渲染。

本章介绍3D Gaussian Splatting技术，深入浅出地剖析了在三维空间中进行高效渲染和数据融合的方法。从基础预备知识到详细的流程解析，再到实际代码实现，本章将全面系统地展示3D Gaussian Splatting的原理和应用。