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逆天了!NeRF-Casting:逼真重建和渲染高光泽目标
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NeRF-Casting:重建和渲染高光泽目标。论文链接:https://nerf-casting.github.io/static/paper_anon.pdf。 神经辐射场(NeRFs)通常在重建和渲染高光泽物体时遇到困难,这些物体的外观会随着视角的变化而迅速变化。最近的工作改进了NeRF渲染远处环境光照的详细光泽外观的能力,但无法合成较近内容的一致反射。此外,这些技术依赖于计算成本高昂的大型神经网络来模拟出射辐射度,这严重限制了优化和渲染速度。 我们通过基于光线追踪的方法来解决这些问题:与沿着每个相机光线上的点查询昂贵的神经网络以获取出射视角相关辐射度不同,我们的模型从这些点发射反射光线,并通过NeRF表示追踪它们以渲染特征向量,这些特征向量使用一个小型且成本较低的网络解码为颜色。我们证明,我们的模型在包含闪亮物体的场景视图合成方面优于先前的方法,并且是现有唯一一种能够在现实场景中合成逼真的光泽外观和反射的NeRF方法,同时所需的优化时间与当前最先进的视图合成模型相当。
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