novel view synthesis is a challenging and ill-posed inverse rendering
problem. neural rendering techniques have recently achieved photorealistic
image quality for this task. State-of-the-art (SOTA) neural volume
本文探讨了一种基于神经光场表示的少样本新视角合成策略,其使用了隐式神经网络将光线映射到目标像素的颜色,且通过由由粗略体积渲染产生的本地光线特征来确定网络的条件。该方法使用 3D ConvNet 构建的输入图像的 3D 特征体积,实现了比现有的神经辐射场方法更加快速且在合成和真实的 MVS 数据上取得了竞争性的性能。