三维重建是计算机视觉中的一个重要任务，它旨在从二维图像中恢复三维场景的几何结构和外观。传统的三维重建方法通常需要多张图像或深度传感器作为输入，然后通过复杂的优化过程来估计场景的三维模型。然而，这些方法面临着一些挑战，例如处理不完整或噪声数据、处理动态场景、处理高度纹理或反射表面等。
近年来，基于神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）的三维重建方法引起了广泛的关注。NeRF是一种新颖的表示方法，它使用一个深度神经网络来隐式地编码场景的几何和外观信息。给定一个视角和一个三维坐标，NeRF可以预测该位置的辐射强度和密度，从而可以通过体积渲染的方式来合成任意视角的图像。NeRF具有一些优点，例如可以从少量图像中重建高质量的三维场景、可以处理复杂的光照和遮挡效果、可以表示无限细节的场景等。
本文将介绍基于NeRF的三维重建的前沿方法以及这些方法所对应的论文。我们将按照以下几个方面来分类和总结这些方法：
- 输入数据：不同的方法使用不同类型和数量的输入数据，例如单张图像、多张图像、视频序列、稀疏点云等。
- 网络结构：不同的方法使用不同的网络结构来表示NeRF，例如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、变分自编码器（VAE）等。
- 训练目标：不同的方法使用不同的训练目标来优化NeRF，例如最小化重建误差、最大化似然函数、最小化对抗损失等。
- 应用领域：不同的方法针对不同的应用领域进行了改进和扩展，例如人脸重建、人体重建、动态场景重建、可编辑重建等。
接下来，我们将分别介绍这些方面的具体内容和相关论文。