木盏

Instant-NGP的出现，无疑给神经表达领域带来了新的生命力。可认为是NeRF诞生以来的关键里程碑了。首次让我们看到了秒级的重建、毫秒级的渲染的NeRF工作。作为如此顶到爆的工作，Instant-NGP毫无疑问斩获SIGGRAPH 2022的最佳论文。虽然只是五篇最佳论文之一，但就目前的引用量看来，飙升到1000+引用量的Instant-NGP更像是the best of the best。夸归夸，我们研究一下Instant-NGP为何能让包括NeRF在内的四个神经表示任务都达到SOTA呢？

对于三维重建方向的研究人员来说，NeRF的重要性不言自明。NeRF作为ECCV2022的最佳论文提名之一，是值得精读的经典论文之一。不过，NeRF所涉及的图形学知识过多，对于纯CVer阅读起来较为吃力。本文旨在用朴素易懂的概念来解释NeRF的基本原理。如有不明白之处，欢迎留言交流～NeRF，全称Neural Radiance Field，即神经辐射场。要了解NeRF，首先要知道NeRF是干嘛的，答：三维场景的新视角合成。NeRF是一种使用神经网络来隐式表达3D场景的技术。

朴素NeRF中直接采用频率变换来做位置编码，为的是避免空间相邻采样点在MLP表示中的过平滑问题。比如位置(237, 332, 198)和位置(237,332,199)这两个点作为MLP的输入，MLP可能对个位不够敏感，导致输出过平滑的问题