Feb, 2024

超平面:用于快速 NeRF 自适应的超网络方法

TL;DR提出了一种基于超网络范例的少样本学习方法,通过从训练数据中收集信息并生成通用权重的更新,实现了从少量图像中一步生成高质量的 3D 物体表示的高效方法。通过与最先进的解决方案进行直接比较以及全面的剔除研究,证实了该方法的有效性。