Pengsheng Guo, Miguel Angel Bautista, Alex Colburn, Liang Yang, Daniel Ulbricht...
TL;DR本文研究了从稀疏源观测中合成新视角的问题，提出了一种简单而有效的方法，通过将观测编码到体积表示中进行摊销渲染，并通过自我监督信号实现了对 3D 几何的有效学习。
Abstract
We study the problem of novel view synthesis from sparse source observations
of a scene comprised of 3D objects. We propose a simple yet effective approach
that is neither continuous nor implicit, challenging rec
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。