The growing capabilities of neural rendering have increased the demand for
new techniques that enable the intuitive editing of 3D objects, particularly
when they are represented as neural implicit surfaces. In th
本研究利用迄今为止最新的神经辐射场技术,通过引入物体场组件从 2D 视野中学习 3D 空间中所有个体物体的独特代码,并引入反向查询算法以自由地操作学习场景表示中特定的 3D 物体形状,进而解决物体碰撞和视觉遮挡等关键问题,能够准确地从 2D 视野中分解和操作 3D 场景的研究方法被称为 DM-NeRF。