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ColNeRF: 通用稀疏输入神经辐射场协作
通过合作的神经辐射场的输出和合作的稀疏输入图像，我们介绍了一种新型模型：协作神经辐射场（ColNeRF），用于工作在稀疏输入情况下，以构建富有表现力和更广义的场景表示，为新视图合成提供更高质量的结果。
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7 months ago
SparseDC: 稀疏和非均匀输入的深度补全
SparseDC 模型用于完成稀疏和非均匀的深度输入补全。该模型通过 SFFM 策略填充不稳定的深度特征和稳定的图像特征，使用两个分支的特征嵌入器预测有深度值的区域的准确局部几何和无深度的区域的准确结构，关键在于通过 UFFM 模块平衡 C
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7 months ago
MM
如何和哪里：减轻神经辐射场中来自稀疏输入的混淆
通过解决 “WHERE” 和 “HOW” 这两个关键性问题，本文提出了一种名为 WaH-NeRF 的学习框架，该框架有效地缓解了由于稀疏输入产生的困惑现象，并通过引入新的采样策略和损失函数来改进以前的 NeRF-S 方法。
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a year ago
使用扩散模型的伪观测增强 NeRF 重建
本文提出了一种名为 Deceptive-NeRF 的新方法，通过使用合成生成的伪观测数据提高重建 NeRF 模型的质量，能够处理稀疏输入并消除浮动伪影，并通过使用伪观测数据改善 NeRF 模型的质量。
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a year ago
自动时空连贯的视频上色
本文介绍了一种基于敌对生成网络的图像着色方法，可以实现在动漫制作领域中对线描进行快速稳定的着色，从而加快制作进度，减少成本。
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5 years ago
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