論文の概要: Dynamic NeRF: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08609v1
- Date: Tue, 14 May 2024 13:49:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 13:59:04.675120
- Title: Dynamic NeRF: A Review
- Title（参考訳）: Dynamic NeRF: レビュー
- Authors: Jinwei Lin,
- Abstract要約: NeRFの最初の研究が提案された後、NeRFは堅牢な開発力を獲得し、3Dモデリング、表現、再構築の領域でブームとなっている。
本稿では,Dynamci NeRFの開発と実装の原則について,詳細かつ豊富な発表を行った。
ダイナミックNeRFの主な原理と開発は2021年から2023年にかけて、ダイナミックNeRFプロジェクトの大半を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural Radiance Field(NeRF) is an novel implicit method to achieve the 3D reconstruction and representation with a high resolution. After the first research of NeRF is proposed, NeRF has gained a robust developing power and is booming in the 3D modeling, representation and reconstruction areas. However the first and most of the followed research projects based on NeRF is static, which are weak in the practical applications. Therefore, more researcher are interested and focused on the study of dynamic NeRF that is more feasible and useful in practical applications or situations. Compared with the static NeRF, implementing the Dynamic NeRF is more difficult and complex. But Dynamic is more potential in the future even is the basic of Editable NeRF. In this review, we made a detailed and abundant statement for the development and important implementation principles of Dynamci NeRF. The analysis of main principle and development of Dynamic NeRF is from 2021 to 2023, including the most of the Dynamic NeRF projects. What is more, with colorful and novel special designed figures and table, We also made a detailed comparison and analysis of different features of various of Dynamic. Besides, we analyzed and discussed the key methods to implement a Dynamic NeRF. The volume of the reference papers is large. The statements and comparisons are multidimensional. With a reading of this review, the whole development history and most of the main design method or principles of Dynamic NeRF can be easy understood and gained.
- Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は高分解能で3次元再構成と表現を実現する新しい暗黙の手法である。
NeRFの最初の研究が提案された後、NeRFは堅牢な開発力を獲得し、3Dモデリング、表現、再構築の領域でブームとなっている。
しかし、NeRFに基づく最初の研究プロジェクトとほとんどの研究プロジェクトは静的であり、実際的な応用には弱い。
そのため、より多くの研究者が、実用的な応用や状況においてより実現可能で有用な動的NeRFの研究に興味を持ち、焦点を当てている。
静的NeRFと比較すると、動的NeRFの実装はより難しく複雑である。
しかし将来的には、DynamicがEditable NeRFの基本になる可能性も高まっている。
本稿では,Dynamci NeRFの開発と実装の原則について,詳細かつ豊富な発表を行った。
ダイナミックNeRFの主な原理と開発は2021年から2023年にかけて、ダイナミックNeRFプロジェクトの大半を含む。
さらに、カラフルで斬新なデザインのフィギュアとテーブルを用いて、Dynamicのさまざまな特徴の詳細な比較と分析を行った。
さらに、動的NeRFを実装するための鍵となる手法を解析し、検討した。
参考書類のボリュームは大きい。
文と比較は多次元である。
このレビューを読めば、開発履歴全体と、Dynamic NeRFの主要な設計方法や原則のほとんどを簡単に理解し得る。
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