NeRF 将成为 Google 地球的未来

Bungee Nerf：多尺度场景渲染的突破

Bungee Nerf 是一种新兴的 AI 技术，旨在解决传统 Nerf 在多尺度场景渲染中细节缺失的问题。Nerf 类似于摄影测量，利用少量图像生成逼真的物体或场景。然而，传统 Nerf 通常只在一个尺度上进行渲染，导致在不同尺度下细节表现不一致。例如，渲染一个房间时，细节表现良好，但放大到城市尺度时，建筑物细节就会缺失。

Bungee Nerf 则通过多尺度训练解决了这个问题。它将 Nerf 训练过程分为多个阶段，每个阶段都专注于特定尺度，并逐步向目标尺度逼近。这种渐进式训练方式确保了从卫星视角到建筑物甚至沙粒，都能保持一致的渲染细节。

尽管 Bungee Nerf 的代码易于使用，但训练时间却十分惊人。其训练过程分为四个阶段，前两个阶段各需 3 小时，后两个阶段各需 15 小时。这意味着如果训练过程中出现错误，就需要重新开始整个训练，浪费超过 30 小时的训练时间。

尽管训练时间较长，但 Bungee Nerf 在多尺度场景渲染方面取得了惊人的效果，其渲染结果细节丰富、深度一致，远超其他技术。例如，与 Instant NGP 相比，Bungee Nerf 在相同 463 张图像输入下，渲染出的细节更丰富，效果更佳。

总而言之，Bungee Nerf 是一种突破性的技术，它为多尺度场景渲染带来了新的可能性，为未来场景渲染技术的发展提供了新的方向。