Campos de Radiancia en XR: Un Análisis sobre Cómo se Conciben y Abordan los Campos de Radiancia en la Investigación de XR
Radiance Fields in XR: A Survey on How Radiance Fields are Envisioned and Addressed for XR Research
August 6, 2025
Autores: Ke Li, Mana Masuda, Susanne Schmidt, Shohei Mori
cs.AI
Resumen
El desarrollo de campos de radiancia (RF, por sus siglas en inglés), como el *3D Gaussian Splatting* (3DGS) y los *Neural Radiance Fields* (NeRF), ha revolucionado la síntesis interactiva de vistas fotorrealistas y presenta enormes oportunidades para la investigación y aplicaciones en realidad extendida (XR). Sin embargo, a pesar del crecimiento exponencial de la investigación en RF, las contribuciones relacionadas con RF para la comunidad de XR siguen siendo escasas. Para comprender mejor esta brecha de investigación, realizamos una revisión sistemática de la literatura actual sobre RF para analizar (i) cómo se concibe el RF para aplicaciones de XR, (ii) cómo se ha implementado hasta ahora y (iii) las brechas de investigación restantes. Recopilamos 365 contribuciones relacionadas con RF y XR provenientes de comunidades de visión por computadora, gráficos por computadora, robótica, multimedia, interacción humano-computadora y XR, con el objetivo de responder a las preguntas de investigación mencionadas. Entre los 365 artículos, realizamos un análisis detallado de 66 trabajos que ya abordaban un aspecto específico de la investigación en RF para XR. Con esta revisión, ampliamos y posicionamos los temas de investigación específicos de XR en el campo más amplio de la investigación en RF, proporcionando un recurso útil para que la comunidad de XR navegue dentro del rápido desarrollo de la investigación en RF.
English
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.