NeRF开山之石:NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 论文解读与公式推导(一)_LeapMay的博客-CSDN博客 本文提出了一种名为NeRF(Neural Radiance Fields)的方法,用于将场景表示为神经辐射场以进行视图合成。传统的方法使用离散的表面几何或体素表示来建模场景,但这些方法无法捕捉到真实...
我们将我们提出的方法与Neural Rerendering in the Wild (NRW) [22]、NeRF [24]以及NeRF-W的两个消融模型进行了评估:NeRF-A(仅包含外观),其中消除了“瞬态”部分;NeRF-U(仅包含不确定性),其中消除了外观嵌入 。NeRF-W是NeRF-A和NeRF-U的组合。虽然还有其他一些类似领域的最新工作,如[18],但我们将基准模型...
通过使用大量的输入-输出对来优化网络的参数,NeRF学习捕捉场景的复杂光照和视角相关效果。 一旦NeRF模型训练完成,它可以用于视图合成,即从任意视点生成场景的新图像。给定一个相机姿态,NeRF沿着相应的光线在三维空间中评估神经辐射场,从而为图像中的每个像素产生估计的颜色和深度。通过对多个光线进行评估并累积颜色,可以生...