Radiance Fields in XR: A Survey on How Radiance Fields are Envisioned and Addressed for XR Research

📄 arXiv: 2508.04326v2 📥 PDF

作者: Ke Li, Mana Masuda, Susanne Schmidt, Shohei Mori

分类: cs.GR

发布日期: 2025-08-06 (更新: 2025-08-07)

备注: This work is a pre-print version of a paper that has been accepted to the IEEE TVCG journal for future publication

💡 一句话要点

系统调查辐射场在XR研究中的应用与挑战

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 辐射场 XR技术 文献综述 虚拟现实 增强现实 计算机视觉 研究空白

📋 核心要点

  1. 现有RF方法在XR应用中的贡献较少，导致研究空白和应用潜力未被充分挖掘。
  2. 通过系统调查RF文献，分析RF在XR中的设想与实施，识别出当前研究的不足之处。
  3. 调查结果为XR社区提供了RF研究的全面视角，帮助研究者更好地理解和应用RF技术。

📝 摘要（中文）

辐射场（RF）技术的发展，如3D高斯点云（3DGS）和神经辐射场（NeRF），在互动真实感视图合成方面取得了革命性进展，为XR研究和应用提供了巨大机遇。然而，尽管RF研究迅速增长，RF在XR社区的贡献仍然稀少。为了解这一研究空白，本文对当前RF文献进行了系统调查，分析了RF在XR应用中的设想、实施情况及剩余研究空白。我们收集了来自计算机视觉、计算机图形学、机器人、媒体、人与计算机交互及XR社区的365篇RF相关文献，并对其中66篇详细探讨了RF在XR研究中的应用。通过这项调查，我们扩展并定位了XR特定的RF研究主题，为XR社区在快速发展的RF研究中提供了有价值的资源。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决RF在XR应用中的研究空白，现有方法未能充分利用RF技术的潜力，导致XR领域的应用发展受限。

核心思路：通过系统调查RF相关文献，分析RF在XR中的设想与实施，识别并填补研究空白，从而推动XR领域的进步。

技术框架：整体架构包括文献收集、分类分析和研究空白识别三个主要模块。首先收集相关文献，然后对其进行分类和分析，最后总结出XR领域的研究空白。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地将RF技术与XR应用结合，提供了一个全面的文献综述，帮助研究者理解RF在XR中的应用潜力。

关键设计：在文献收集过程中，采用了多领域的交叉分析方法，确保涵盖计算机视觉、图形学、机器人等多个领域的研究成果。

📊 实验亮点

调查分析的结果显示，RF技术在XR应用中的研究仍处于初级阶段，只有66篇文献详细探讨了RF的应用，表明该领域有巨大的发展潜力。通过系统的文献综述，本文为未来的研究方向提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和混合现实等XR技术。通过深入理解RF在XR中的应用，研究者可以开发出更为真实和互动的XR体验，推动相关产业的发展，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

The development of radiance fields (RF), such as 3D Gaussian Splatting (3DGS) and Neural Radiance Fields (NeRF), has revolutionized interactive photorealistic view synthesis and presents enormous opportunities for XR research and applications. However, despite the exponential growth of RF research, RF-related contributions to the XR community remain sparse. To better understand this research gap, we performed a systematic survey of current RF literature to analyze (i) how RF is envisioned for XR applications, (ii) how they have already been implemented, and (iii) the remaining research gaps. We collected 365 RF contributions related to XR from computer vision, computer graphics, robotics, multimedia, human-computer interaction, and XR communities, seeking to answer the above research questions. Among the 365 papers, we performed an analysis of 66 papers that already addressed a detailed aspect of RF research for XR. With this survey, we extended and positioned XR-specific RF research topics in the broader RF research field and provide a helpful resource for the XR community to navigate within the rapid development of RF research.