讨论5¶

评价角度：文章结构、引用规范

本文结构¶

本文共9段。

第一段是introduction

第二段是研究意义

第三段开始讲述研究的来龙去脉，从原先2D输入获得360度全息照片得到的2D输出，到第四段中讲到的由2D输入获得3D模型。这个技术的发展也正是本文NeRF研究所基于的背景。

第五段讲了NeRF方向上不同学者的研究方向，包括使用距离函数和参数加权的方法，也包括结合表面重建和体积重建的优点辅以体积渲染训练稳定性。

第六段开始分析NeRF的现存的四个问题。时间长，不支持动态，数据规模大，泛化性弱。

第七段则是开始介绍目前NeRF的几个应用领域。包括现实人体建模，医疗成像，图像修复等方向。

第八九段开始表达自己的见解和感想。表达期望NeRF方法实现应用的愿景。

作为一篇综述文章，文章只有4页，内容过少，以下，为我们的具体分析

本文的引入只是简单地介绍了基于NeRF方法的3D建模，缺少介绍性陈述、研究课题陈述等内容。

文章缺少对所研究课题已有的文献的归纳整理、都是很笼统地介绍NeRF方法的3D建模的含义，所用的一些技术介绍，读者不能明白这个研究方向的发展脉络，前人在这个研究方向上的推进历程。

“第一点是NeRF方法需要的时间比较久”

“第三点是NeRF方法需要的输入规模过于庞大”

在第六段概括方法的几个问题时，时间长和规模庞大其实是比较重复的缺点，概括的不够简洁。

在第五段中讨论使用深度学习方法促进生成3D模型的一些策略，但仅给出了两个学者采取的策略，并且并没有提到两者的分别的不足。

对于NeRF方法，提到基于机器学习的神经渲染方法，只笼统地概括“一些学术论文”的“结果都十分惊艳”，但未能进一步讨论技术细节以及最终无法成功落地的原因。

文中提到NeRF方法存在的几个主要问题时，多个点都没有使用引用标记，存在潜在问题。

综述中包含了作者的个人见解和对NeRF技术未来的乐观预期。然而，个人见解部分可能过于基于假设和预测，缺乏基于现有研究和数据的批判性分析。

见解和感想过于客套，空泛缺少内容。

没有提出对如何解决现存问题自己的设想或是自己对这个研究方向自己有创造性的角度。