NERF（Neural Radiance Fields）是一种基于神经网络的三维重建方法，它主要解决了传统三维重建方法中的两个问题：视角一致性和光照一致性。
1. 视角一致性：传统的三维重建方法通常需要从多个不同视角拍摄的图像来还原物体的三维结构。然而，由于观察角度的不同，不同视角的图像之间存在视角差异。这导致了传统方法在生成一致的三维重建结果时遇到困难。NERF采用了一种新颖的神经网络架构，能够从少数几个视角的图像中推断出一致的三维结构，并生成可渲染的新视角图像。通过对光线的传播进行建模，NERF 网络能够根据不同角度的观察来推断出物体的几何形状和视角。
2. 光照一致性：传统的三维重建方法通常忽略了光照对物体的影响，导致重建结果在不同光照条件下难以渲染或者不真实。NERF 通过对场景中光照的建模来解决这个问题。它使用一个神经网络来预测每个点的辐射度（radiance），该辐射度定义了物体在不同光照条件下的颜色和亮度。这意味着在生成新的视角图像时，NERF 能够根据光照条件自动调整物体的外观，使其看起来更真实。
总的来说，NERF 通过强大的神经网络模型和光线传播建模，能够从有限的视角图像中生成一致且真实的三维重建结果。它在解决传统三维重建方法中的视角一致性和光照一致性问题方面取得了重要的进展。
