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京东 11.11 红包
最新开源|自适应神经辐射场采样,可实时渲染!
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在本文中,我们提出了一种新的双网络架构,通过学习如何最佳地减少所需样本点的数量,该架构采用正交方向。为此,我们将我们的网络划分为一个采样和着色网络,这些网络是联合训练的。我们的训练方案沿每条射线采用固定的样本位置,并在整个训练过程中逐步引入稀疏性,以实现高质量,即使在低样本计数时也是如此。在对目标数量的样本进行微调后,可以实时渲染生成的紧凑型神经表示。我们的实验表明,我们的方法在质量和帧速率方面优于并发紧凑型神经表示,并且与高效的混合表示性能相当。 项目主页:https://thomasneff.github.io/adanerf/ 代码地址:https://github.com/thomasneff/AdaNeRF 论文地址:https://www.ecva.net/papers/eccv_2022/papers_ECCV/papers/136770258.pdf
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