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ECCV2022|AdaNeRF:自适应采样用于神经辐射场实时渲染!代码开源
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https://github.com/thomasneff/AdaNeRF 强烈推荐:2000核时免费领,立刻开启云上高性能计算 ☞,注册即送200元计算资源,https://www.bkunyun.com/wap/console?source=aistudy 最近,通过直接从稀疏观测中学习神经辐射场,新的视图合成发生了革命性的变化。然而,由于体绘制方程的精确求积需要每条射线的大量样本,因此使用这种新范式绘制图像的速度很慢。先前的工作主要集中在加快与每个采样点相关联的网络评估,例如,通过将辐射值缓存到显式空间数据结构中,但这是以牺牲模型紧凑性为代价的。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采样点的数量,该架构采用正交方向。为此,我们将我们的网络拆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,即使在低样本数下也是如此。在用目标样本数进行微调后,可以实时呈现得到的紧凑神经表示。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神经表示,并且与高效混合表示性能相当
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