三维重建选型：SDF、Occupancy Field与NeRF边界-北京尧图网络

上个月连着被三个人问到同一个问题手上要做一个三维重建的活儿到底该上 SDF、Occupancy Field 还是 NeRF。三次聊下来我发现真正卡住他们的不是这三种 3D 隐式表示本身有多难而是没人把这三者的边界讲清楚——很多资料要么单独讲一个要么把它们写成递进关系仿佛后者一定比前者先进。实际情况完全不是这样它们解决的是同一类问题的不同侧面选错了不是效果差一点而是整条管线跑不通。我自己在这三种表示上都踩过坑也做过把它们混着用的方案。这篇就把我理解的边界、选型的判断依据、以及工程落地时真正会翻车的地方摊开讲一遍。如果你手上正好有一个三维重建、新视角合成、或者机器人避障相关的活儿正在纠结用哪个表示这篇应该能帮你少走两周弯路。文中涉及的经验数值都是量级参考具体到你的场景还需要自己跑一遍验证。1. 三种表示在回答同一个问题时输出的形态根本不是一回事很多人以为这三者是同一个东西的不同精度版本其实不是。它们对空间中的某个点是什么这个问题的回答方式从根上就分岔了。理解这个分岔后面的选型判断才有依据。1.1 SDF 交出的是一条距离几何是它的副产品SDF有向距离场本质是一个函数喂给它一个三维坐标它返回这个点到最近表面的距离同时用正负号告诉你这个点在物体内部还是外部。整个物体在数学上被压缩成f(x) 0这个零水平集表面不是被存储的而是被解出来的。这个定义看似朴素但它带来一个非常硬的性质理想情况下函数梯度的模长处处为 1即|∇f(x)| 1这就是常说的 Eikonal 方程。这件事的分量在于它意味着这个场是匀速变化的你从场里读出来的数值可以直接当真实距离用不需要任何额外归一化。渲染的时候射线从当前点沿方向走f(x)那么远在数学上一定不会穿到表面后面去——这就是球面追踪能安全迈大步的全部依据。一个 512 长度的射线在空旷区域可能七八步就跳完了。代价同样明确SDF 是全局一致的。为了让|∇f|处处为 1网络必须在整个空间里都保持距离感包括那些根本没有观测数据的角落。这就导致两个实际问题一是远离表面的区域容易出现零水平集漂移凭空长出一些不该有的薄片二是纯几何监督时薄壁结构和尖锐边缘会被抹圆因为距离场在棱角处的梯度不连续网络更倾向于学一个平滑近似。1.2 Occupancy Field 只保留一个二值判断其余全部丢掉Occupancy Field 的野心比 SDF 小得多它只回答这个点有没有被占据。输出通常是一个 0 到 1 之间的概率值表面取 0.5 等值面然后用二元交叉熵去监督。你不需要它告诉你距离是多少也不需要它保证梯度性质。这个减法换来的是训练上的直接好处。SDF 那个|∇f| 1的约束本质上是一个微分方程约束训练时得靠有限差分去近似梯度采样点少了约束就形同虚设采样点多了显存和耗时都上去了。Occupancy 没有这个包袱它的损失函数就是最普通的分类损失收敛曲线通常比 SDF 更干脆。我第一次把 SDF 方案换成 Occupancy 的时候同一个场景的收敛轮数大概少了三到四成当然这是在几何精度要求不高的前提下。但它的问题也很尖锐0.5 等值面是一个悬崖函数在这个位置从一个值跳到另一个值。要让这个跳变足够陡峭网络得学会非常高频的变化而这直接受限于空间分辨率。薄壁、细杆、栅栏这类结构在 128³ 的网格上经常直接被焊死或者干脆消失。你可以把分辨率堆上去但内存是按立方增长的128³ 是两百万个体素256³ 是 1670 万512³ 就是 1.34 亿光是存特征就够呛。1.3 NeRF 把几何藏进了颜色和密度的联合优化里NeRF 走的是另一条路。它的网络输出不是一个几何量而是每个点的体密度和每个方向的颜色真正的几何是从体渲染积分里反推出来的。渲染公式大致是沿射线积分C ∫ T(t)·σ(t)·c(t) dt其中T(t) exp(-∫σ ds)是透射率。离散化之后就是大家熟悉的那套 alpha 合成。这个设计的巧妙之处在于它把几何和外观绑在一起优化。你只给一堆带位姿的照片网络自己会找出一个既能解释这些照片、又尽量简洁的密度分布。问题也恰恰出在这里能让照片对得上的密度分布不止一个。一个半透明的雾状密度加一层不透明的薄壳渲染出来的像素可能几乎一样。这就是常说的颜色-几何歧义。实际表现就是那些经典毛病物体周围飘着一团团半透明的絮状物业内叫 floaters、背景区域学出一层若有若无的雾、表面看起来总是毛的。你在训练日志里看着 PSNR 一路涨到 30 以上以为大功告成换个视角一渲染侧面全是脏东西。1.4 一张表先把三者的输入输出摆清楚维度SDFOccupancy FieldNeRF网络输出一个带符号的距离标量一个占据概率体密度视角相关颜色表面定义f(x)0 零水平集o(x)0.5 等值面密度积分的高梯度区必备监督点云/网格 Eikonal 正则点云标签或体素标签多视角图像位姿渲染方式球面追踪可变步长射线步进固定或 DDA 步长体渲染积分分层采样提取网格Marching Cubes 直接可用Marching Cubes需先转成连续场需先转密度场或深度图再重建主要优势距离信息可直接用于碰撞、规划训练简单、收敛快、易加哈希加速只需图像外观还原质量高主要短板Eikonal 约束开销大棱角易被磨圆分辨率敏感薄结构易丢失几何歧义、雾状伪影、渲染慢这张表建议你贴在手边。选型的时候逐行对一遍大部分决策其实在第一列和第二列就已经定了。2. 训练信号决定下限你手上到底有什么数据我见过太多人先选方案再找数据结果就是拿着几张照片硬要训 SDF或者有一份干净网格却非要去跑体渲染。方案和数据是绑定的反过来的顺序一定会返工。2.1 有网格或点云时SDF 几乎是白送的如果你手上已经有扫描网格、CAD 模型、或者一份质量还行噪声在毫米级以内的点云SDF 是最省事的路线。监督方式非常直白对每个采样点算它到最近表面的真实距离作为标签直接做 L1 或 L2 回归或者在表面附近采样点算距离、在空间随机撒点做 Eikonal 约束。这里有个容易被忽略的细节算真实距离需要做最近邻查询几百万个采样点对几十万个面片暴力算是不可能的。常见做法是先建 KD-Tree 或者用体素加速结构做近似查询也有直接对网格做符号距离体素化再插值的。我在一个场景上对比过用体素化的距离场做标签训练速度比在线 KD-Tree 查询快大概一个数量级代价是近距离精度会损失一点点在 256³ 的体素化分辨率下误差大概在一个体素边长的一半左右。对大部分应用来说这个精度够用。还有一个坑符号怎么定。有些工具输出的距离场是内部为正有些是内部为负这两个约定在社区里都有人用。你要是在预处理阶段用一种约定、在损失函数里按另一种约定写损失会一直卡在一个下不去的值上而且日志看起来在降特别迷惑。我自己就被这个坑掉过整整两天。2.2 只有图像时体渲染那条路的成本要提前算清楚如果你只有一组带位姿的照片那基本上只有体渲染这条路走得通因为图像监督没法直接约束一个距离场——你不知道每个像素对应的表面到底在射线上的哪个位置。成本主要在三块。第一块是位姿如果照片没带位姿需要先跑一遍运动恢复结构这一步在纹理弱、反光强、重复纹理多的场景上经常失败失败之后后面的活儿全白搭。第二块是采样每条射线要采几十到上百个点每个点都要过一遍网络一轮训练就是几百万次前向。第三块是收敛轮数从零开始训一个场景几万到几十万轮是常态。我一般会先做个小规模验证挑一个纹理最丰富的角落只用一个很小的视角子集比如十几张跑个几千轮看看能不能收敛出一个大致形状。如果这个子集都跑不动说明位姿质量或者场景本身有问题及早止损比训三天再发现强。2.3 Occupancy 对标注最便宜但很挑场景尺度Occupancy 的监督最省事你甚至可以用一个粗糙的视觉外壳先把空间粗略分一下内外再让网络去细化边界。哈希编码那套多分辨率特征网格的方法把这件事推得更远——用一组不同分辨率的哈希表存特征粗层管大形状、细层管细节碰撞用哈希函数解决内存不随分辨率立方增长。这是个非常漂亮的工程折中但它有前提场景得是有界的。哈希表的最大条目数是固定的场景一大细层的哈希冲突就上来了不同空间位置共享同一份特征结果就是细节糊成一片。我在一个室内场景上试过直接套用室外参数结果墙角的细节全没了查了半天才发现是哈希表容量不够导致冲突率飙高。把最大条目数从 2^19 提到 2^21显存涨了一截但细节立刻回来了。2.4 数据形态和方案的对照清单有干净网格或高精度点云下游要提取表面、算法线、算碰撞直接从 SDF 起步别绕。有一批照片和位姿目标是新视角合成、外观还原、数字资产展示体渲染是主线。有粗略的包围盒或者深度图只需要判断空间占用、做导航避障Occupancy 最划算实时性好。有网格但还要照片级外观SDF 管几何、体渲染管外观两条路各干各的最后合并。什么都没有只有一个物体的多视角视频先跑位姿估计再按体渲染路线走同时准备好接受较长的训练周期。3. 采样和求交方式才是真正拉开速度差距的地方三种表示在推理时的性能差异很多时候不是网络本身决定的而是怎么在空间里走决定的。这一节展开讲采样的账怎么算。3.1 球面追踪为什么让 SDF 在实时场景里吃香球面追踪的核心就一行t f(x)。在一个空旷的空间里距离值很大一步能跳很远接近表面时距离值趋近于零步长自动变小。这个自适应步长是免费的不需要任何数据结构辅助。我做过一个粗略统计在一个包围盒尺寸为 1 的场景里一根穿过空白区域的射线平均只需要十几到二十几次迭代就能命中表面而固定步长的体渲染在同样的场景里通常要采 64 到 128 个点。差了三到五倍这在实时应用里是决定性的。但它有个前提条件必须满足场得是保守的也就是你走f(x)那么远一定不会穿过表面。如果网络学出来的场不满足 Eikonal 性质某个点的距离值被高估了射线就会直接穿过去表现为物体上出现透视的洞。这是 SDF 渲染里最常见的视觉 bug根源在训练而不是渲染。3.2 体渲染的分层采样和重要性采样其实是在补几何的课体渲染没有距离信息可用只能老老实实沿射线撒点。粗采样均匀撒一遍找出密度大的区间再在那个区间里细采样一遍。这就是所谓分层采样加重要性采样。这套机制本质上是我不知道表面在哪所以多撒点碰运气。它带来两个后果一是不管射线有没有穿过物体成本都是固定的二是密集采样区域如果判断错了细节就丢了。为了压缩成本后来出现了各种把采样点集中在表面附近的技巧比如先训一个粗糙的密度场做引导、或者用深度先验限制采样区间。有个实操细节值得说粗采样的点数不要设得太抠。我曾经为了省显存把粗采样从 64 降到 32结果在薄结构场景上大量射线直接漏掉了物体损失曲线看起来正常但视觉质量明显下滑。粗采样的作用是不漏宁可多撒几个点后面的细采样才是精确定位。3.3 哈希编码把内存换算力之后新的瓶颈换了个位置多分辨率哈希编码的思路是用 L 层分辨率递增的网格每层网格的顶点存一个 F 维特征向量查询时对每层做三线性插值再把结果拼起来。分辨率按几何级数增长比如从 16 到 2048 分 16 层每层之间差一个固定倍率。这招把要用高分辨率就得吃立方级内存这个问题绕开了因为哈希表大小是固定的跟分辨率解耦。但代价转移了一是哈希冲突二是随机内存访问。GPU 最怕的就是随机访问每一层都要算哈希、查表、插值缓存命中率很低。所以当你把一个纯 MLP 的方案换成哈希编码方案时通常会看到训练速度提升明显但推理的延迟反而不一定降——尤其是在 batch size 小的时候随机访存的开销占比很高。如果你的目标是端侧实时推理这一点要提前压测别只看训练日志。3.4 拆解推理耗时的方法不要只看总耗时把它拆成三段分别计时射线生成与包围盒求交、网络前向、结果合成。三段的比例会直接告诉你瓶颈在哪。瓶颈现象大概率原因处理方向网络前向占七成以上batch 太小GPU 没喂饱把射线打包成大 batch按块渲染哈希查表占大头随机访存多缓存不命中降低层数或特征维度提高单层分辨率集中度求交和射线生成占大头包围盒太松大量射线打在空处加一层粗粒度的占用网格做剔除结果合成占大头每像素采样点太多用深度引导压缩采样区间这张表是我自己排查时的顺序先看比例再看优化比上来就改网络结构有效得多。4. 表面质量和薄结构是三者分道扬镳最明显的地方几何精度的差异在小物体、薄壁、细杆这些场景上会被放大到无法忽视。这一节讲具体会遇到什么、为什么、怎么应对。4.1 零水平集的漂移和 Eikonal 约束的实际作用SDF 在远离观测区域的地方网络的输出基本是自由发挥。如果没有约束这些区域的零水平集会乱飘提取网格时就冒出一堆悬浮的碎片。Eikonal 正则就是干这个的在空间里随机撒点算网络输出的梯度模长让它尽量接近 1。损失形式一般是λ·(‖∇f‖ - 1)²λ 取 0.1 这个量级比较常见。梯度用有限差分算每个点要额外做六次前向三个方向各正负一次开销不小。有些实现会用解析梯度或者前向模式自动微分来省这笔账。这里有个权衡λ 太大网络会为了满足梯度约束而牺牲拟合精度表面变得过分规整棱角全被磨掉λ 太小漂移又控制不住。我的经验是从 0.1 起步如果提取出来的网格上悬浮碎片多就往上调如果棱角明显变钝就往下调每次调一个数量级跑个两三千轮看效果。别一次调一点点这个参数的响应不是线性的。还有一个更根本的做法只在表面附近的窄带里施加 Eikonal 约束远处用一个简单的衰减把损失压掉。这样既控制了表面附近的场质量又不用为无关区域浪费算力。4.2 二值场在薄壁和细杆上的分辨率陷阱Occupancy 的 0.5 等值面要求函数在表面位置发生陡峭跳变。跳变的陡峭程度受限于网络能表达的最高频率而最高频率又受限于特征网格的最细层分辨率。举个具体的账假设场景包围盒是 1 米见方你用 512³ 的等效分辨率一个体素的边长大概是 2 毫米。一堵 1 厘米厚的墙在这个分辨率下大概是 5 个体素宽勉强能表示如果墙只有 2 毫米厚那就只有一个体素稍微有点噪声就断了。这就是为什么 Occupancy 方案在室内大场景上表现不错但一遇到栏杆、铁丝网、树叶这类结构就崩。应对办法不是硬堆分辨率而是分层。粗层保证大形状不出错细层只在有需要的局部区域加密。这就引出了稀疏体素结构只在表面附近的窄带里存高分辨率特征其余地方用粗层。这套思路在工程上比全局高分辨率实用得多。4.3 密度场的颜色-几何歧义与雾状伪影的压制手段体渲染的那套毛病本质上是因为优化目标里只有渲染出来的像素要像没有直接约束几何要干净。所以各种正则就来了。常用的一类是让权重分布集中计算每条射线上采样点权重的方差让方差尽量小也就是逼着透射率在某一个点附近快速下降到零。另一类是加深度先验或者单目法向先验在缺乏纹理的区域提供额外约束。还有一类是扭曲/畸变正则让相邻采样点的密度变化尽量平滑。我在实际操作里发现单靠这些正则很难彻底消掉絮状物最有效的还是把训练视角分布搞均匀。如果所有照片都集中在物体的正面 120 度范围内背面的几何基本是靠猜的怎么加正则都没用。补拍几个背面视角效果立竿见影比调一周参数管用。4.4 Marching Cubes 的分辨率账要单独算很多人把训练跑完了才想起来提取网格结果发现提取这一步的耗时和显存也很可观。Marching Cubes 的复杂度是 O(N³)256³ 是 1670 万个体素每个体素要查一次场值。如果场是网络那就得做 1670 万次前向。实际做法是分块处理比如把一个 256³ 的网格切成 32³ 的小块逐个跑每块几万个体素显存压力小很多。在单张消费级显卡上256³ 提一次大概几秒到十几秒512³ 就是分钟级。另一个容易忽略的点是网络输出的是连续场但提网格需要的是规则网格上的采样值。如果场景是无限延伸的比如室外你得先定一个包围盒定小了切掉物体定大了分辨率被稀释。我一般会先用粗分辨率比如 128³提一遍看看物体的实际范围再按范围重新定包围盒用高分辨率提第二遍。多花几分钟省掉反复试错。5. 别把它当单选题混合方案和迁移路径实际项目里这三者经常是配合使用的只是各自负责的环节不同。这一节讲几种我实际用过的组合方式以及从一条路切到另一条路要改什么。5.1 SDF 当骨架、体渲染当监督这是目前比较主流的一种组合思路网络内部维护一个 SDF渲染时把 SDF 转换成密度再做体渲染积分这样既能用图像监督因为能渲染又能直接输出几何因为有 SDF。转换方式通常是σ α · Φ_β(-f(x))其中 Φ 是一个平滑的阶跃函数比如 sigmoid 的累积分布β 控制这个阶跃的陡峭程度。训练早期 β 取小值让梯度能传得远后期逐渐增大让表面变锐利。这个退火过程很关键我见过有人直接在初期就用很大的 β结果梯度几乎传不到 SDF 上网络学了半天没动静。还有个必不可少的部分是方差正则或者权重集中损失作用就是前面说的压制雾状伪影。这部分权重给多少跟场景的纹理丰富程度有关纹理弱的场景要给大一些。5.2 Occupancy 做粗筛、SDF 做精修这套组合的思路是分两阶段。第一阶段用 Occupancy 快速建一个粗粒度的占用网格把空间分成肯定空、肯定实、待定三类。第二阶段只在待定的窄带里训练 SDF其余区域直接跳过。好处很直接SDF 训练时采样点可以全部集中在表面附近采样效率高很多Eikonal 约束也只需要在窄带里施加。我在一个机械零件的重建任务上用过这套相比全局训练达到同等精度的训练时间大概省了一半多。代价是管线变长了多了一个阶段要调。而且如果第一阶段的占用网格在某个区域判断错了比如把一块薄壁全标成肯定空第二阶段根本没机会纠正。所以第一阶段的分辨率不能太省宁可窄带宽一点。5.3 从体渲染迁移到 SDF实际要动的几处如果你已经有一版体渲染的代码想改成 SDF 输出几何改动集中在四处第一处是网络最后一层的输出含义从密度改成距离通常加个tanh或者类似的缩放把输出限制在一个合理的距离范围内。第二处是渲染器的密度转换把直接读密度改成用 SDF 转密度。第三处是损失函数加上 Eikonal 正则和权重集中正则同时还得给 SDF 加一个初始的球体先验让网络一开始输出一个大的正值球保证射线能采到东西。第四处是采样策略理论上应该改成基于距离的自适应采样但实践中为了简化往往先保持原样跑通了再优化。我自己迁移的时候最容易忘的是第四处里的初始球体先验。没有它网络初期输出的距离全是乱的射线采样可能整个落在表面内部渲染出来一片黑损失半天不降。加个半径合适的球体初值损失立刻就开始动了。5.4 两周内把方案验证完的最小实验设计不要一上来就搭全套。我一般按这个节奏走第 1 到 2 天数据准备。把数据裁成一个小的有界区域选一个纹理最丰富、结构最有代表性的角落视角数量控制在几十张以内。同时把位姿检查一遍可视化一下相机轨迹看看有没有明显错的。第 3 到 5 天跑通最简版本。不做任何加速结构纯 MLP分辨率也压低。目标只是能看到一个大致的形状不追求质量。这一步的意义是验证数据和管线是通的。第 6 到 9 天加加速结构和正则。这一步才开始调分辨率、层数、损失权重。每改一处只改一个变量记录下指标变化。第 10 到 14 天换两到三个不同区域重跑看稳定性。如果换个区域就崩说明参数学过头了缺乏泛化。这个节奏的关键是前五天一定要忍住不做优化。我见过太多人在第一周就把各种 trick 都加上最后出了问题根本不知道是哪个 trick 引起的。6. 几个真踩过的坑以及后来怎么绕开的6.1 符号约定不一致能把整场训练变成无用功这件事我提过一次但值得展开因为它太典型了。某次做一个零件重建预处理阶段用的是一个开源工具做符号距离体素化那个工具的输出约定是物体内部为正。我写损失函数的时候按习惯写成了内部为负用的是pred和label直接做 L1。结果就是网络学出来的场符号全反了提取网格时用的是f 0理论上不影响但 Eikonal 约束的方向和表面附近的采样策略全乱了训练损失能降到 0.02 左右然后就卡住提取出来的网格千疮百孔。排查过程记录一下先看损失曲线发现下降很快但提前进入平台期怀疑是容量不够加了宽度没用然后怀疑学习率调了两轮没用接着可视化了一下网络在几个特定点的输出和体素化的标签一比符号正好相反当场定位。整个过程花了两天。后来的做法是在预处理之后强制加一步检查取几个明确在物体内部和外部的位置打印出标签值和网络初值确认符号一致才往下走。这一步只需要五分钟能省掉两天。6.2 评估指标选错会把好方案看成坏方案三维重建的评估里Chamfer 距离是最常用的但它对离群点非常敏感而且是双向平均一个方向的误差会被另一个方向稀释。我遇到过一次两个方案对比Chamfer 距离差不多但视觉上一个明显更干净。后来换成 F-score在某个距离阈值下的精确率和召回率的调和平均才看出来差异有絮状物的那个方案在低阈值下召回率高但精确率低因为多出来一堆不该有的面片。还有个细节阈值怎么定。绝对阈值比如 1 毫米在不同尺度的场景上没法通用应该按场景包围盒对角线的百分比来定1% 或 2% 是常见的选择。我在一个小零件上用了固定 1 毫米的阈值结果两个方案都是满分完全区分不出来——因为零件的整体尺寸才十几毫米1 毫米的容差太宽松了。如果是新视角合成任务PSNR 也有类似问题。PSNR 对整体亮度偏差敏感但对结构错误不敏感。补上 SSIM 和 LPIPS 一起看判断会稳得多。而且一定要留出验证视角并且验证视角要跟训练视角有明显的角度差否则就是在自我验证。6.3 分辨率、显存和时间的三角账要提前算这三种表示对显存的消耗方式完全不同混着算容易出错。SDF 的显存主要花在采样点上每个采样点要算距离和梯度梯度那部分如果做有限差分开销是普通前向的六倍。所以 SDF 训练的显存瓶颈往往在 Eikonal 正则的采样 batch 上而不是主渲染。Occupancy 的显存大头在特征网格。哈希表大小、层数、特征维度三个数一乘再乘上每层的最大条目数基本就定了。这个值一旦定下来训练过程中不会变比较好估算。体渲染的显存主要跟每根射线的采样点数成正比采样点数又是粗采样加细采样两者相加。想省显存先降细采样点数别动粗采样。我一般会在正式开跑之前用一个小 batch 试跑一百步看显存占用曲线然后按比例推算正式跑的时候能开多大。这个习惯救过我好几次尤其是那种排队等机器的情况跑了一半 OOM 崩掉重来一次要等半天。6.4 别忽视可视化调试这一步最后说一个软性的经验。这三种表示都是看不见摸不着的中间产物纯看数字很容易误判。我自己固定会做三种可视化一是沿几条固定射线输出采样点的场值曲线看它是不是单调变化、有没有异常抖动二是每隔一定轮数提取一次粗网格用最简的渲染器看一眼三是把训练视角和验证视角的渲染结果并排放在一起。第二种最有用。很多问题在损失曲线上完全看不出来但一提取网格就暴露了——比如某个角落长出一片地面、物体的底面完全缺失、两个本该分开的部件粘在一起。这些如果等到训练结束才发现基本就得重训。7. 如果你只能记一句话选型这件事我的判断顺序一直是先看数据形态再看下游任务最后才看质量要求。有网格点云就上 SDF有图像就上体渲染只要占用判断就上 Occupancy这三条能覆盖八成的情况。真正需要纠结的是剩下那两成比如既要照片级外观又要可用的几何那就老老实实做混合别指望一个方案全包。还有一点这三种表示的方法论更新很快但底层的数学性质是稳定的。距离场就是距离场二值场就是二值场密度积分就是密度积分它们的强项和短处不会因为某个新 trick 就消失。把这一层吃透了看到新方法的时候能立刻判断出它是在补哪一块短板这比追着每一篇新工作跑要省力得多。我个人在实际操作中的体会是第一次上手某个表示的时候先用最简单粗暴的配置跑通一个小场景把数据流、损失、渲染这三个环节都摸一遍比一上来就照着论文复现完整配置有效得多。完整配置里的很多组件是在特定场景下为了解决特定问题加的你连自己的场景有没有那个问题都不知道加了也是负担。

三维重建选型：SDF、Occupancy Field与NeRF边界

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