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Toward Real-World 3D Rendering
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Toward Real-World 3D Rendering
초록·키워드
Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) have achieved notable success in photorealistic 3D reconstruction and novel view synthesis but rely heavily on high-quality multi-view images, which limits their robustness under real-world degradations such as noise, blur, low-resolution (LR), and weather artifacts. To address this, 3D Low-Level Vision (3D LLV) extends classical 2D restoration tasks such as deblurring and weather degradation removal into the 3D domain. This survey formalizes the problem of degradation-aware rendering and outlines key challenges related to spatio-temporal consistency and ill-posed optimization. It categorizes recent approaches that integrate LLV into neural rendering frameworks and examines their applicability to domains including autonomous driving, AR/VR, and robotics. By reviewing representative methods, datasets, and evaluation protocols, this work identifies 3D LLV as a fundamental direction for robust 3D scene reconstruction under real-world conditions.
본문·목차
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