神经网络渲染（Neural Rendering）是一种结合深度学习和计算机图形学的新型图像生成方法，旨在通过神经网络模拟光线与物体的交互，生成高质量的图像或视频。它利用深度学习模型（如神经网络）从数据中学习场景的特征或物理规律，从而生成高质量的图像、视频或3D内容。与传统基于物理的渲染方法（如光线追踪）不同，神经渲染更注重从数据中学习复杂的视觉效果，而非完全依赖显式建模。
神经渲染的核心在于利用深度学习模型（如生成对抗网络、Transformer等）来模拟光线与物体的相互作用，生成逼真的图像。它能够自动学习复杂的光照、材质和几何关系，使渲染过程更加高效和智能。神经渲染广泛应用于虚拟现实、游戏开发、影视制作和数字艺术等领域。
神经渲染的实现通常基于神经网络模型，如神经辐射场（NeRF），它通过学习多视角图像来重建3D场景，并生成任意新视角的逼真图像。神经渲染还涉及多种技术，如生成对抗网络（GAN）、风格迁移、神经纹理合成等。尽管神经渲染面临计算成本高、数据需求大和模型可解释性等挑战，但其在图像生成和实时渲染中的应用前景广阔。
神经渲染通过结合深度学习和计算机图形学，为图像生成和渲染提供了新的解决方案，推动了图像生成技术的发展
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