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Jul, 2022
从少量图像中学习具有泛化能力的光场网络
Learning Generalizable Light Field Networks from Few Images
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Qian Li, Franck Multon, Adnane Boukhayma
TL;DR
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。
Abstract
We explore a new strategy for
few-shot
novel view synthesis
based on a
neural light field representation
. Given a target camera pose, an <
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