NeRFはNeural Radiance Fields 複数の2次元画像と カメラの姿勢情報を入力 ポリゴンなどの 明示的な3Dモデルを 持たずに空間を表現 NeRFは多層パーセプトロンを 用いて学習 3次元空間の座標と カメラの視線方向の2つを入力 空間の各点における 色と密度を出力 NeRFは未知の任意の視点からの 新しい2次元画像を出力 ボリュームレンダリングと 呼ばれる手法を用いて 2次元画像を描画 視線方向を用いて 光の反射や半透明な 物体の見え方を表現 学習と画像の生成に 高い計算コストがかかる NeRFは暗黙的表現 点群・メッシュ・ボクセルは 明示的表現 従来手法のフォトグラメトリは 複数画像から特徴点を 抽出してポリゴンを生成 3DGSはガウシアンを用いて 高速にレンダリング NeRFはニューラルネットワーク で空間を表現する点で 3DGSと異なる NeRFは自由視点画像を生成 NeRFはポリゴンを使わない
