Few TensoRF：用于稀疏视图的张量射光场的高效重建
计算机视觉与模式识别
2026-03-31 v3 人工智能
摘要
本文提出了 Few TensoRF，一种将 TensorRF 的高效张量表示与 FreeNeRF 的频率驱动型少样本正则化相结合的 3D 重建框架。通过采用 TensorRF 显著加快渲染速度，并引入频率和遮挡掩码，该方法在稀疏输入视图下提高了稳定性和重建质量。在 Synthesis NeRF 数据集上的实验表明，Few TensoRF 方法将平均 PSNR 从 21.45 dB（TensorRF）提升至 23.70 dB，调优后的版本达到 24.52 dB，同时保持 TensorRF 的快速约 10-15 分钟训练时间。在 THuman 2.0 数据集上的实验进一步表明，在仅使用 8 张输入图像的情况下，人体身体重建效果达到 27.37 - 34.00 dB。这些结果突出了 Few TensoRF 作为一种高效且数据有效的解决方案，适用于各种场景下的实时 3D 重建。
引用
@article{arxiv.2603.25008,
title = {Few TensoRF: Enhance the Few-shot on Tensorial Radiance Fields},
author = {Thanh-Hai Le and Hoang-Hau Tran and Trong-Nghia Vu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.25008},
year = {2026}
}
备注
11 pages, 8 figures