NeRF

NeRF（神经辐射场，Neural Radiance Field）是一种将二维图像转化为三维场景的表达方式，某种程度上可视为从2D升往3D的"中间态"——就像人眼只能看见二维图像，但通过观察物体多个角度的2D画面后，能在脑中重建其三维状态。据源码资本2024年的一篇文章，Google的早期思路是让模型仅通过足够多的2D数据进行训练，而非直接喂入3D数据，其后很长一段时间的3D生成路线都延续了这一方向，即从2D预训练模型蒸馏出3D信息。

在技术演进上，NeRF擅长从有限的二维图像中推测场景的三维结构，而2023年国际图形学年会（SIGGRAPH）最佳论文提出的3DGS（高斯喷射）则在渲染速度、生成质量等方面表现更优，只是无法转成质量较好的mesh，与既有的3D产业软硬件生态形成了一定张力。峰瑞资本在2024年末的报告中将NeRF与3DGS分别比作"建筑师"与"雕塑家"——前者构建逼真三维场景，后者专注于物体的结构和几何特征，二者结合可服务于虚拟现实、游戏开发等领域。