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XR中的辐射场：关于辐射场在XR研究中如何被构想和解决的综述
发表
由 
Ke Li 提交
Ke Li 提交作者: Ke Li, Mana Masuda, Susanne Schmidt, 
Shohei Mori
Ke Li, Mana Masuda, Susanne Schmidt, Shohei Mori摘要
辐射场 (RF)（例如 3D 高斯散射 (3DGS) 和神经辐射场 (NeRF)）的发展彻底改变了交互式真实感视图合成，并为 XR 研究和应用提供了巨大的机会。然而，尽管 RF 研究呈指数级增长，但 RF 对 XR 社区的贡献仍然稀少。为了更好地理解这一研究空白，我们对当前的 RF 文献进行了系统调查，以分析 (i) RF 如何应用于 XR 应用程序，(ii) 它们如何已经实现，以及 (iii) 仍然存在的研究空白。我们从计算机视觉、计算机图形学、机器人学、多媒体、人机交互和 XR 社区收集了 365 篇与 XR 相关的 RF 论文，旨在回答上述研究问题。在这 365 篇论文中，我们对 66 篇已经详细论述了 XR RF 研究的论文进行了分析。通过这项调查，我们扩展并定位了 XR 特定的 RF 研究主题在更广泛的 RF 研究领域中的位置，并为 XR 社区在 RF 研究的快速发展中提供了一个有用的资源。
辐射场（RF）的发展，如3D高斯泼溅（3DGS）和神经辐射场（NeRF），彻底改变了交互式逼真视图合成，并为XR研究和应用带来了巨大的机遇。然而，尽管RF研究呈指数级增长，但RF对XR社区的贡献仍然稀少。为了更好地理解这一研究差距，我们对当前的RF文献进行了系统调查，分析了（i）RF如何被设想用于XR应用，（ii）它们是如何被实现的，以及（iii）仍存在的研究空白。我们从计算机视觉、计算机图形学、机器人学、多媒体、人机交互和XR社区收集了365篇与XR相关的RF贡献，旨在回答上述研究问题。在这365篇论文中，我们对其中66篇已经详细探讨了XR领域RF研究的论文进行了分析。通过这项调查，我们扩展并定位了XR特有的RF研究主题在更广泛的RF研究领域中的位置，并为XR社区在RF研究的快速发展中提供了有益的资源。