Champs de Radiance en XR : Un aperçu de la manière dont les champs de radiance sont envisagés et abordés dans la recherche en XR
Radiance Fields in XR: A Survey on How Radiance Fields are Envisioned and Addressed for XR Research
August 6, 2025
papers.authors: Ke Li, Mana Masuda, Susanne Schmidt, Shohei Mori
cs.AI
papers.abstract
Le développement des champs de radiance (RF), tels que le 3D Gaussian Splatting (3DGS) et les Neural Radiance Fields (NeRF), a révolutionné la synthèse interactive de vues photoréalistes et ouvre d'immenses opportunités pour la recherche et les applications en réalité étendue (XR). Cependant, malgré la croissance exponentielle des recherches sur les RF, les contributions liées aux RF au sein de la communauté XR restent rares. Pour mieux comprendre cet écart de recherche, nous avons réalisé une étude systématique de la littérature actuelle sur les RF afin d'analyser (i) comment les RF sont envisagés pour les applications XR, (ii) comment ils ont déjà été mis en œuvre, et (iii) les lacunes de recherche persistantes. Nous avons recueilli 365 contributions sur les RF liées à la XR provenant des communautés en vision par ordinateur, infographie, robotique, multimédia, interaction homme-machine et XR, cherchant à répondre à ces questions de recherche. Parmi ces 365 articles, nous avons analysé en détail 66 articles qui abordaient déjà un aspect spécifique de la recherche sur les RF pour la XR. Grâce à cette étude, nous avons étendu et positionné les sujets de recherche sur les RF spécifiques à la XR dans le champ plus large de la recherche sur les RF, offrant ainsi une ressource utile à la communauté XR pour naviguer dans le développement rapide de cette recherche.
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.