【摘 要】
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基于图像的视点合成技术在计算机图形学与计算机视觉领域均有广泛的应用,如何利用输入图像的信息对三维模型或者场景进行表达是其中的关键问题。最近,随着神经辐射场这一表示方式的提出,大量基于此表示方法的研究工作对该方法进行了进一步优化和扩展,在准确性、高效性等方面取得了良好的成果。该类研究工作可以根据研究目的大致分为两大类:对神经辐射场算法本身的分析以及优化,和基于神经辐射场框架的扩展及延伸。第一类研究工
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院,北京大学北京市虚拟仿真与可视化工程研究中心
【基金项目】
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北大百度基金资助项目(2019BD007)。
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基于图像的视点合成技术在计算机图形学与计算机视觉领域均有广泛的应用,如何利用输入图像的信息对三维模型或者场景进行表达是其中的关键问题。最近,随着神经辐射场这一表示方式的提出,大量基于此表示方法的研究工作对该方法进行了进一步优化和扩展,在准确性、高效性等方面取得了良好的成果。该类研究工作可以根据研究目的大致分为两大类:对神经辐射场算法本身的分析以及优化,和基于神经辐射场框架的扩展及延伸。第一类研究工作对神经辐射场这一表示方法的理论性质和不足进行了分析,并提出了优化的策略,包括对合成精度的优化、对绘制效
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