基于着色引导的 NeRF 合成

新兴的神经辐射场（NeRF）在表示 3D 场景方面展现出巨大潜力，仅需给定稀疏视角即可从新视角渲染出逼真的图像。然而，利用 NeRF 重建真实场景需要来自不同视角的图像，这限制了其实际应用。对于大场景而言，这一问题尤为突出。本文引入了一项名为 NeRF 合成的新任务，该任务利用 NeRF 图块样例的结构内容来构建大尺寸的新辐射场。我们提出了一种两阶段方法，用于合成在几何和外观上连续的新场景。我们还提出了一种边界约束方法，以合成无伪影的任意大小场景。具体而言，我们使用着色引导来控制合成场景的光照效果，而不是对场景进行解耦。我们证明了，即使对于具有复杂光照的场景，我们的方法也能生成具有一致几何和外观的高质量结果。我们还可以在具有任意光照效果的曲面上合成新场景，这增强了我们所提出的 NeRF 合成方法的实用性。