Paper Reading—Nerf2Mesh：Delicate Textured Mesh Recovery from NeRF via Adaptive Surface Refinement

code和原文：https://github.com/ashawkey/nerf2mesh

1. Nerf2Mesh结构总览

Nerf2Mesh可以理解为是一种在Nerf结构基础上的下游任务。它的输出是两样东西：

• mesh网格
• 纹理图
  

在上图中，最左侧的立方体就是Nerf所构建的三维数据，它包含离散点的三维坐标、不透明度（density）以及rgb色彩。
Nerf2Mesh的整体结构也像图中分为上下两个分支：

• Density field
• Appearance Field

2. Apearance Field分支

2.1 分支结构

左下角的Appearance Field Volumn是Nerf输出的XYZ，rgb数据，它是和纹理渲染相关的一些信息。
最开始的Nerf是在三维重建的角度来设计整个网络结构，网络的输入是RGB+方向向量，它并没有考虑到光照和物体的材质。所以原始的Nerf在光反射的场景表现不好。或者说，Nerf在网络设计的时候，并没有显式地去学习光照、材质、漫反射、镜面反射这些内容（或许内部会像一个black box一样学习到一些光照信息），所以会导致渲染的时候光照的表现不好。
Nerf输出的内容经过MLP1提取特征，然后分成两个分支分别提取漫反射和镜面反射的