所以作者提出超采样策略,以亚像素的方式更好地加强了NeRF中嵌入的多视图一致性。 2.全景图和光场成像系统会在角度分辨率和空间分辨率之间进行权衡,直接将其生成的图像用Nerf进行训练只能在一定范围内提升SR精度。所以作者提出patch-wise warp-and-refine strategy利用估计的三维几何,将HR参考图像的细节传播到整个场景。
为了确保公平比较,我们利用我们的 NeRFLiX++4K $-L_1$ 模型来增强其第一阶段的结果,并将其与精细化结果进行定量比较。表 X(b) 表明,NeRFLiX++4K $-L_1$ 显著优于 NeRF-SR,突显了我们方法的有效性。 除了卓越的性能外,与需要重新训练新场景的 4K-NeRF 和 NeRF-SR 模型不同,NeRFLiX++4K 提供了 NeRF ...
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UHDNeRF和RefSR-NeRF改进其网络结构以提高模型的检测精度。然而,UHDNeRF通过合并显式和隐式场景描述来提高模型的渲染,从而提高了4K UHD分辨率的细节效率,而RefSR-NeRF通过将高分辨率参考图像合并到超分辨率视图的创建中来放大NeRF的高频细节。就其泛化能力而言,NeRF在处理不熟悉的场景和数据方面的熟练程度受到限制,需要...
NeRF是最先进的新视图合成方法,可以以训练图像的分辨率合成照片级真实感输出,但如(a)所示,在更高的分辨率下难以实现,而NeRF SR即使使用低分辨率输入也可以生成高质量的新视图(b)。 摘要 我们提出了NeRF-SR,这是一种用于高分辨率(HR)新视图合成的解决方案,主要用于低分辨率(LR)输入。我们的方法建立在神经辐射场(...
该研究与目前几个方法在 4k 数据的基准下去做对比，包括 Plenoxels、DVGO、JaxNeRF、MipNeRF-360 和 NeRF-SR。实验不但以图像恢复的评价指标作为对比，还提供了推理时间和缓存内存，以供全面评估参考。结果如下：虽然与一些方法的结果在一些指标上相差不大，但是得益于他们基于体素的方法在推理效率和内存成本上都...
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