神经辐射场（NeRF）自 2020 年被提出以来迅猛发展，开启了用神经网络表征高清三维场景的新纪元。尽管 NeRF 在各个维度上都已取得了长足进步，但其渲染慢的问题仍未被很好解决。多数现有加速 NeRF 的方法仍依赖于高端 GPU，使得他们的方法难以迁移到移动端设备上（例如智能手机）。

最近兴起的一种加速 NeRF 的方法 R2L（ECCV 2022）是将训练好的 NeRF 模型通过知识蒸馏的方式转化为神经光场（NeLF）。但由于R2L中设计的神经网络结构未被优化，它仍然不能实现移动端上的实时渲染。

来自 Snap Inc 和美国东北大学的研究者们，在 CVPR 2023 上提出了 R2L 的进阶版本：MobileR2L。相比于其他同类型工作（如MobileNeRF），MobileR2L 不需要额外的 mesh 等几何信息，且保持了 NeRF 原有的紧凑表征的优点（存储一个场景仅需要8.3MB），并在 iPhone14 上达到 60fps 的渲染速度（图片分辨率 756*1008）。

7月7日上午10点，「AI新青年讲座」第217讲邀请到 MobileR2L 作者、美国东北大学在读博士王欢参与，主讲《加速NeRF的移动端实时渲染方法MobileR2L》。在本次讲座中，王欢将详解如何通过网络结构优化实现移动端上的实时渲染。