3D Gaussian Splatting 可以取代NeRF吗？

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三维视觉技术领域在近两年涌现出许多创新技术，其中 NeRF和3D Gaussian Splatting 是两个备受关注的热点 。它们 是两种不同的三维场景表示和渲染技术，各有优势和适用场景： 1. 技术原理 NeRF：基于深度学习，使用多层感知机来学习从二维图像到三维场景的复杂映射，能够生成逼真的渲染效果。 3D Gaussian Splatting：基于传统的图形学技术，使用高斯分布来表示三维空间中的物体表面，适合实时渲染和交互。 2. 应用场景 NeRF：适合生成高质量的静态渲染图像，尤其是在需要复杂光照和视角变化的场景中。 3D Gaussian Splatting：更适合需要快速更新和渲染的实时应用，如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)或游戏。 3. 计算资源 NeRF：训练和渲染过程可能需要较高的计算资源，尤其是在处理高分辨率图像和复杂场景时。 3D Gaussian Splatting：通常计算效率更高，更适合资源受 ………………………………