NeRF领域国内外研究现状

NeRF（Neural Radiance Fields）是一种新兴的计算机视觉技术，能够通过深度学习模型从多个二维图像中还原出高质量的三维场景。下面是NeRF领域的国内外研究现状：

1. 国外研究现状

自NeRF在2020年提出以来，该领域已经吸引了很多来自世界各地的研究者的关注。现在已经有很多关于NeRF的研究论文和代码库，主要是在计算机图形学和计算机视觉领域。其中，一些代表性的工作包括：

- NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis (Mildenhall等人, ECCV2020)：这篇论文首次提出了NeRF的概念，是该领域的开创性工作。

- D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes (Martin-Brualla等人, CVPR2021)：这篇论文针对动态场景提出了一种新的NeRF扩展方法，可以处理场景中的移动物体。

- Generative Query Network for More Flexible Object Representation (Nguyen-Phuoc等人, CVPR2019)：这篇论文提出了一种称为GQN的神经网络模型，它使用场景图作为输入，并输出场景中的图像。

- PlenOctree: A Sparse Volumetric Representation for Efficient View Synthesis (Lombardi等人, SIGGRAPH Asia 2019)：这篇论文提出了PlenOctree，一种用于NeRF的稀疏体积表示，可以显著提高NeRF的效率。

2. 国内研究现状

国内的NeRF研究相对较少，但近年来也有一些研究者开始在这个领域进行探索。一些代表性的工作包括：

- Point2SpatialCapsule: Implicit Surfaces from Point Clouds with Spatially-Encapsulated Features (Chen等人, NeurIPS2020)：这篇论文提出了一种新的神经网络模型，可以从点云中学习隐式表面表示，是NeRF的一种变体。

- Learning High-Resolution 3D Morphable Models from Texture Images for Dynamic View Synthesis (陈浩然等人, CVPR2021)：这篇论文提出了一种新的方法，可以从高分辨率的纹理图像中学习高分辨率的3D模型，并实现了高质量的动态视角合成。

- Nerf-Lite: A Light-Weight Radiance Field Network for Real-Time Rendering (王明等人, ICME2021)：这篇论文提出了一种轻量级的NeRF模型，可以实现实时渲