neural volume rendering became increasingly popular recently due to its
success in synthesizing novel views of a scene from a sparse set of input
images. So far, the geometry learned by neural volume rendering te
通过体积渲染和专注深度融合先验进行多视角 RGBD 图像学习神经隐式表示，以准确进行 3D 重建。该方法利用截断有符号距离函数（TSDF）从所有可用的深度图像融合并感知粗糙三维结构，解决了通过体积渲染进行几何推断的不完整深度和被遮挡结构的问题。通过引入注意机制，直接将深度融合先验与学习到的占用情况作为神经隐式函数，该机制可以用于整个场景或同时定位和映射（SLAM）背景下的部分场景。在合成和真实世界的广泛基准测试中，该方法超越了最新的神经隐式方法。