作者 | 拉斐尔没有叉 编辑 | 3D视觉之心
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薛大哥
nerf和3d gaussian是典型去构建radiance field的两个方法，前者用的implicit方法，用了nn，后者是explicit的，前者用volume rendering的result和GT做loss，后者用differentiable rasterization方式render point cloud，和GT做loss，目的都是构建radiance field，3d gaussian只是作者用来表示radiance field空间的一个模型，并不是一个什么派系，你也可以尝试别的explicit模型，多读几篇论文再下决定更好
CPAPCF
nerf和gs到今天都是：重资源轻idea重效果轻方法重手速轻novel重储备轻发展重应用轻教学的套路。
不建议新人独自开荒，尤其你导师和身边人都不懂这些。除非你能找到一个刁钻角度回避掉上述困境和坑出其不意杀出重围。（OGL和实时渲染还有光照模型那些跟nerf和gs都卵关系没有的哈，gs的问题甚至更集中在优化理论和数值优化上）
微小的鱼
你是什么方向什么专业？如果不是导师不是发paper就不建议
solomon-ma
个人观点，仅供参考
首先，你先确定下研究组的课题。
不管是NeRF还是3DGS，或者其他的什么diffusion，transformer之类的，终归只是解题方法。
你首先得确定题目是啥，然后再考虑怎么解
如果一味的与课题组的方向背离，轻则得不到指导，重则缺少各种实验设备，到最后痛苦的是自己！
一得
你要结合自己的目的规划去选择，之后是读博还是工作？想找什么方向？研一刚开始可以不清楚，但最好尽快想明白，早准备。
如果毕业没有论文要求的话，可根据自己兴趣选择，提前了解就业形势和就业需求；如果想发论文的话我建议还是跟上实验室的脚步，单打独斗很难自己发paper，nerf这一块发paper非常火热，自己干都看不完最新paper的。
nerf和3dgs也不是互斥的，你应该先想清楚是选导师方向还是nerf这块
黑燕
只读两篇文章就决定入坑我个人感觉不是很make sense。如果和导师方向不同还是征询一下老师的意见吧，为什么在选导师的时候不考虑呢？
神经表示这个方向代码量相比传统图形学少不少，传统图形学论文大部分都是上万行C++，搞深度学习结合基本上就全是Python了。但既然是图形学和AI交叉，C++还是得会。
如果真的很想对此研究，我觉得反正现在神经网络这么火，可以先看机器学习和深度学习（机器学习理解原理就行，现在论文里大家用的都不多）。如果你学完兴趣还是很大可以再深入阅读复现论文，比如NGP-NeRF，mip-NeRF，Plenoxels等等，看看有没有想法，图形学结合AI也不止以NeRF为主的神经表示这一个领域，你也可以从transformer，diffusion，GNN等模型中获得很多灵感。从图形学角度看神经网络和纯人工智能看这玩意区别是很大的，要好好利用这个优势。
当然，还是建议和导师沟通一下，没人教的情况下很考验自己的主观能动性和找人提问的能力，知乎上就有很多在此领域深耕的大佬，不然一晃就浪费小半年时间了。
带上吉他去大理
不推荐
2300yy
没人带你别入
山石
感兴趣就去做吧，现在论文已经火的不行了
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