通过渐进式相机放置改善 NeRF 质量以实现复杂环境中无限制导航
计算机视觉与模式识别
2023-09-06 v2 图形学
图像与视频处理
摘要
神经辐射场（NeRF）已极大改善了新视角合成与渲染的 3D 重建。NeRF 在物体中心重建上取得了令人印象深刻的成果，但在复杂环境（房间、房屋等）中自由视角导航的新视角合成质量常常存在问题。虽然算法改进在最终的新视角合成质量中起着重要作用，但在本工作中，我们表明由于优化 NeRF 本质上是一个数据驱动的过程，高质量数据在重建的最终质量中起着基础性作用。因此，以最终能使优化收敛到允许高质量自由视角导航的解的方式选择数据样本——在此即相机——至关重要。我们的主要贡献是一种高效提出新相机放置位置以改善视觉质量的算法，且假设极少。我们的方案可用于任何 NeRF 模型，并优于基线及类似工作。
引用
@article{arxiv.2309.00014,
title = {Improving NeRF Quality by Progressive Camera Placement for Unrestricted Navigation in Complex Environments},
author = {Georgios Kopanas and George Drettakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.00014},
year = {2023}
}