LookCloser：面向微细场景的频率感知辐射场
计算机视觉与模式识别
2025-07-30 v3
摘要
人类通过跨越多个频率的信息来感知和理解周围环境。在沉浸式场景中，人们会自然地扫描环境以把握整体结构，同时检查捕获注意力的物体的细节。然而，当前的NeRF框架主要专注于建模或高频局部视图或以低频信息捕捉场景的广泛结构，这受限于在两者之间进行平衡。我们引入FA-NeRF，这是一种新颖的频率感知框架，用于视觉合成，同时在单个NeRF模型中捕捉整体场景结构和高清细节。为实现这一目标，我们提出了一种3D频率量化方法，用于分析场景的频率分布，从而实现频率感知渲染。我们的框架包含用于快速收敛和查询的频率网格，以及一种频率感知特征重加权策略，以在不同频率内容之间进行平衡。广泛的实验表明，我们的方法在建模整个场景时显著优于现有方法，同时保留细节。项目页面：https://coscatter.github.io/LookCloser/
引用
@article{arxiv.2503.18513,
title = {LookCloser: Frequency-aware Radiance Field for Tiny-Detail Scene},
author = {Xiaoyu Zhang and Weihong Pan and Chong Bao and Xiyu Zhang and Xiaojun Xiang and Hanqing Jiang and Hujun Bao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18513},
year = {2025}
}
备注
Accepted to CVPR 2025. Project page: https://coscatter.github.io/LookCloser