1. 摘要

神經輻射場（NeRF）是一種新穎的隱式方法，可以實現高分辨率的三維重建和表示。在首次提出NeRF的研究之后，NeRF獲得了強大的發展力量，并在三維建模、表示和重建領域蓬勃發展。然而，最初以及隨后大多數基于NeRF的研究項目都是靜態的，這些項目在實際應用中較為薄弱。因此，越來越多的研究者對研究動態NeRF感興趣并關注，因為動態NeRF在實際應用或情景中更為可行和有用。與靜態NeRF相比，實現動態NeRF更加困難和復雜。但是動態NeRF在未來具有更大的潛力，甚至是可編輯NeRF的基礎。在本文中，我們對動態NeRF的發展和重要實現原則進行了詳細豐富的闡述。對動態NeRF的主要原理和發展進行了從2021年到2023年的分析，包括大多數動態NeRF項目。此外，我們還通過豐富多彩和新穎設計的圖表對各種動態的不同特征進行了詳細的比較和分析。此外，我們分析和討論了實現動態NeRF的關鍵方法。參考文獻的數量龐大。陳述和比較是多維的。通過閱讀本文，可以輕松了解動態NeRF的整個發展歷史和大部分主要的設計方法或原則。

2. 引言

3D重建或3D新視圖合成是神經輻射場（NeRF）渲染的基礎研究基礎。3D重建或3D新視圖合成都是3D設計和計算機視覺3D建模領域中的兩種重要方法和研究領域。3D重建近年來一直是重要的發展技術，但是傳統3D重建繁榮的發展階段后，更多與傳統3D重建相關的研究逐漸趨向于應用研究。大多數傳統3D重建方法都是顯式的。由于傳統3D重建的一些歷史性缺點，比如在高分辨率重建3D場景方面表現較弱，需要大量輸入數據并且深度依賴硬件等。在Mildenhall等人提出NeRF后，隱式3D重建的新領域已經建立起來。NeRF最明顯的優勢是可以用極高的分辨率進行3D視圖合成，輕松地使用少量圖像或單視圖圖像進行復雜的3D論文撰寫。

本綜述的主要內容

在本綜述中，將全面審視動態NeRF的原理和技術。這篇綜述將分析從動態NeRF的第一個研究結果到當前動態NeRF研究的整個發展歷史和過程。本綜述將闡述為什么動態NeRF將成為一種不可避免的技術的原因。本綜述的陳述路線將重點放在原理闡述和分析、統計分析和比較上。本綜述將全面介紹和闡述關于NeRF的相關背景知識，并對動態NeRF的詳細技術進行分析和討論。本綜述的目的是提出一份全面的綜述，以便研究人員了解動態NeRF研究領域的研究發展和當前的新穎研究方向。在陳述中，我們將分析動態NeRF發展歷史和影響DyNeRF發展的關鍵因素。在對現有動態原理和技術進行基本分析和陳述之后，我們將討論未來動態NeRF的潛在研究方向。

為了提出一份關于動態NeRF的新穎且有價值的研究綜述，陳述和分析將聚焦于兩個維度：基于發展時間的水平分析和比較，以及基于相同范圍的垂直分析和比較。使用綜述方法水平-垂直分析方法是本綜述的首要特點。本綜述的第二個顯著特點是使用的參考文獻數量豐富，這意味著我們將分析大多數與動態NeRF相關的已發表論文。本綜述的第三個顯著特點是在主要內容中有豐富的原始圖像和表格，這將使讀者對動態NeRF的研究綜述有更直觀和全面的分析和對比呈現。本綜述的第四個顯著特點是，本綜述不僅將分析動態NeRF當前的發展原理和技術，還將根據充分的相關材料分析和討論動態NeRF未來潛在的發展方向。本綜述的第五個顯著特點是，本綜述將重點分析和比較不同設計方法、原則和算法的性能，此外，本綜述還將從動態NeRF研究領域的不同方向追求最佳性能，這將有助于讀者更好地追求動態NeRF的最新研究成果。簡而言之，我們將進行詳盡的綜述，從不同維度進行充分的數據分析和特征比較，以提出一份有用的研究綜述和研究參考，以助力動態NeRF的研究。

動態NeRF的研究意義

在2021年，Mildenhall等人提出了NeRF的開創性研究后，由于NeRF帶來的巨大潛在研究價值，出現了許多與原始NeRF相關的研究工作，如：Mip-nerf，專注于設計一個適用于多尺度表示和抗鋸齒的NeRF；Block-nerf，專注于合成可擴展的大場景；Mip-nerf 360，專注于渲染全景和立體場景或對象。然而，所有這些工作都不是動態NeRF工作，這意味著所有這些研究工作的渲染結果都是靜態的。渲染靜態3D場景或對象的NeRF被稱為靜態NeRF。與靜態圖像相比，動態視頻將引起觀眾更多的關注。同時，與靜態圖像相比，動態視頻可以包含更多的信息，并且可以在更多的應用領域使用。類比于3D重建或NeRF領域，動態NeRF將表示更豐富的信息，并在更多的應用領域中使用，而不是靜態NeRF。與靜態NeRF相比，動態NeRF可以表示更多的信息，并且具有更廣泛的應用領域。因此，NeRF研究的未來趨勢將更多地關注動態NeRF，這意味著未來動態NeRF的研究將在NeRF領域變得越來越重要和有價值。

3. NeRF綜述總結

這篇綜述是首次全面關注動態 NeRF 的全球綜述。為了更好地理解研究背景和類似研究領域綜述論文的敘述結構，并撰寫一篇更好的動態 NeRF 綜述，由于動態 NeRF 是 NeRF 研究領域的一個子領域，我們對主要關注 NeRF 的綜述論文進行了全面總結，并以表1和表2的形式將它們進行了比較。如表1和表2所示，我們選擇了九篇主要關注 NeRF 的綜述論文進行分析。表1和表2中的項目引用編號分別相同，用于分析每篇綜述論文的關注重點、特征和內容結構。

4. 動態NeRF總結

首先，我們對從2021年到2023年的動態NeRF進行了分類和比例分析。如圖3a所示，盡管2022年的數量少于2021年，但表3中分析的論文比例在2023年大大擴展了。對于渲染對象類型，如圖3b所示，最流行的對象類型是普通類型，這意味著普通對象的動態NeRF是主流。需要注意的是，專注于個體人類或人體組件的動態NeRF研究是第二大研究方向。大規模的動態NeRF也是一個熱門研究方向。對于出版的期刊或會議分析，如圖3c所示，令人印象深刻的事實是，超過一半的分析論文發表在CVPR上，第二大比例由ICCV保持。CVPR和ICCV都是與計算機視覺研究相關的最流行和主要的會議。換句話說，一個可用的建議是，CVPR和ICCV是發表優秀動態NeRF研究的兩個推薦會議。

隨后，我們對從2021年到2023年的動態NeRF的發展和趨勢進行了分析。如圖3d所示，盡管2022年的動態NeRF分析論文數量與2021年相比有所減少，但2023年有所增長。盡管2022年的論文數量最少，但總引用次數最多，如圖3e所示。由于2023年發表的論文是最新的結果，因此引用次數最少，但與其他論文相比，差距并不大。如圖3f所示，2022年發表的研究結果獲得了更多的個體引用率，這意味著這些論文具有更高的質量，可以吸引更多的研究關注。

5. 總結

這份審查是一份全面的技術和聲明審查。在這個審查中，我們討論并分析了大量關于動態 NeRF 領域的研究項目和結果，涵蓋了來自不同子領域的幾乎所有重要結果。為了更好地呈現動態 NeRF 在各個方面的陳述和比較，我們提出了一些新穎的圖表呈現方法。在分析動態 NeRF 具體實現方法的部分，我們采用了一種新方法，將文字方程和圖表相結合，以展示實現過程，這將更容易理解。與靜態 NeRF 相比，動態 NeRF 的關鍵設計是將變形因素或域添加到之前的靜態 NeRF 網絡中。然而，這些動態 NeRF 不支持可重新編輯的控制或編輯，這在進一步研究或將來應更加重視更新方法。大多數動態 NeRF 的研究對未來可編輯或可重新編輯的 NeRF 的研究是有用的。在某些維度上，動態 NeRF 的一些原理甚至對高斯光斑研究項目的設計也是有用的，這是我們接下來的主要研究對象。