基于误差峰值可视化的用户在环视图采样

增强现实（AR）为可视化新视图合成中缺失的视图样本提供了方法。现有方法为新视图样本呈现 3D 标注，并要求用户通过对齐 AR 显示来进行图像拍摄。已知这种数据收集任务对心智要求较高，且由于理想但具有限制性的底层采样理论，将拍摄区域限制在预定义的小范围内。为了将用户从 3D 标注和有限的场景探索中解放出来，我们提出使用局部重建的光场，并通过插入新视图来可视化待消除的误差。我们的结果表明，误差峰值可视化侵入性更低，降低了最终结果的失望度，并且在我们的移动视图合成系统中以较少的视图样本即可令人满意。我们还表明，我们的方法可以应用于近期针对更大场景的辐射场重建，例如 3D Gaussian Splatting。