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CVPR 2023 Highlight 【已开源】| ETH Zurich与谷歌联合发布,应对稀疏视图和位姿噪声的神经辐射场
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神经辐射场 (NeRF) 最近已成为合成逼真新颖视图的有力代表。虽然表现出令人印象深刻的性能,但它依赖于具有高精度相机姿势的密集输入视图的可用性,从而限制了其在现实场景中的应用。在这项工作中,我们引入了稀疏姿态调整辐射场 (SPARF),以应对仅在少量宽基线输入图像(低至 3 张)且相机姿态嘈杂的情况下进行新视图合成的挑战。我们的方法利用多视图几何约束来共同学习 NeRF 并改进相机姿势。通过依赖于输入视图之间提取的像素匹配,我们的多视图对应目标强制优化场景和相机姿势以收敛到全局和几何精确的解决方案。我们的深度一致性损失进一步鼓励重建的场景从任何角度来看都是一致的。我们的方法在多个具有挑战性的数据集的稀疏视图机制中设置了一个新的技术状态。 Title:SPARF: Neural Radiance Fields from Sparse and Noisy Poses Paper:https://arxiv.org/pdf/2211.11738.pdf Code:https://github.com/google-research/sparf
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