重建三維表示的神經方法在過去幾年中取得了重大進展。NeRFs(Mildenhall 等人,2020)使用深度神經網絡對輻射場進行參數化,該網絡針對從不同相機姿態拍攝的一組圖像的特定場景進行了專門優化。訓練完成後,可通過體積渲染方法對場景的新視角進行採樣。Gaussian Splatting(Kerbl 等人,2023)方法建立在 NeRFs 的基礎上,但使用三維高斯和改進的光柵化方法來表示場景,從而實現更快的訓練和渲染速度。儘管這些方法展示了令人印象深刻的重建結果和實時交互性,但通常僅限於靜態場景。