针对三维服装建模技术存在的难操作、硬件要求高、质量和稳健性不佳等问题，提出一种改进的基于神经辐射场(NeRF)的快速三维服装建模技术。以简单的服装多视角图为输入，采用增量式运动恢复技术求取多视角图像的位姿，将服装图像与位姿信息送入改进的NeRF模型进行加速训练后，得到高质量的服装三维模型。为提高三维建模速度，采用体素网格显式地表示NeRF,从而缩短原始NeRF所需的训练时间，并通过三线性插值、从粗到细的网格优化技巧优化训练过程。基于标准3D服装建模数据集的试验结果显示，改进NeRF技术的建模效果良好，训练22 min后峰值信噪比(PSNR)可达30左右，可以满足不同种类服装的建模要求，相比原始NeRF建模具有一定的优势。