NeRF领域国内外研究现状

NeRF（Neural Radiance Fields）是一种基于神经网络的3D重建方法，它可以从2D图像中恢复出高质量的3D场景模型。目前，NeRF领域的研究已经受到了国内外研究者的广泛关注。

国外方面，NeRF最初由谷歌大脑团队提出，随后引发了许多跟进研究，如NeRF++、D-NeRF、NeRF in the Wild等。除此之外，还有一些相关的研究，如Neural Volumes、GRAF、DIB-R等，它们都是基于NeRF的思想，但在具体实现上有所不同。

国内方面，也有一些研究者在NeRF领域进行了深入探究。例如，清华大学的研究者提出了PixelNeRF，可以在保证重建质量的同时大大降低计算复杂度；华中科技大学的研究者提出了NeRF-SR，可以在低分辨率的输入图像上进行高质量的重建；中科院自动化研究所的研究者提出了D-NeRF，可以在保证重建质量的同时大幅缩短训练时间。

总的来说，NeRF领域的研究正在不断深入，未来还有很多有趣的方向可以进行探索。