CeRF：基于射线建模导数的卷积神经辐射场用于新视角合成
计算机视觉与模式识别
2024-06-18 v3 图形学
摘要
近年来，新视角合成在生成高保真图像方面日益受到关注。尽管多数方法在合成新视角任务上展现出优越性能，它们仍主要基于传统的多层感知机进行场景嵌入。此外，光场模型在像素渲染时遭受几何模糊，而基于辐射场的体渲染方法对特定密度分布积分目标存在多解性。为应对这些问题，我们引入卷积神经辐射场以建模沿射线的辐射导数。基于一维卷积操作，我们所提方法通过结构化神经网络架构有效提取潜在的射线表示。此外，借助所提射线建模，采用一个循环模块以解决全神经渲染过程中的几何歧义。大量实验表明，相较现有最优方法，我们提出的模型取得了令人满意的结果。
引用
@article{arxiv.2307.07125,
title = {CeRF: Convolutional Neural Radiance Fields for New View Synthesis with Derivatives of Ray Modeling},
author = {Xiaoyan Yang and Dingbo Lu and Yang Li and Chenhui Li and Changbo Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.07125},
year = {2024}
}
备注
16 pages, 11 figures