論文の概要: Methods and strategies for improving the novel view synthesis quality of neural radiation field
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12451v2
- Date: Thu, 18 Apr 2024 01:37:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 20:39:38.112901
- Title: Methods and strategies for improving the novel view synthesis quality of neural radiation field
- Title（参考訳）: 神経放射場の新規な視線合成品質向上のための方法と戦略
- Authors: Shun Fang, Ming Cui, Xing Feng, Yanna Lv,
- Abstract要約: NeRF技術は、2D画像からシーンの3D暗黙モデルを学び、現実的な新しいビューイメージを合成することができる。
NeRF画像のレンダリング品質を改善する必要があるという問題に対して、多くの研究者が過去3年間のレンダリング品質を改善するための様々な方法を提案している。
この研究は、研究者がこの分野における現在の技術状況と進化の文脈を素早く理解するのに役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3499870393443268
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Neural Radiation Field (NeRF) technology can learn a 3D implicit model of a scene from 2D images and synthesize realistic novel view images. This technology has received widespread attention from the industry and has good application prospects. In response to the problem that the rendering quality of NeRF images needs to be improved, many researchers have proposed various methods to improve the rendering quality in the past three years. The latest relevant papers are classified and reviewed, the technical principles behind quality improvement are analyzed, and the future evolution direction of quality improvement methods is discussed. This study can help researchers quickly understand the current state and evolutionary context of technology in this field, which is helpful in inspiring the development of more efficient algorithms and promoting the application of NeRF technology in related fields.
- Abstract（参考訳）: ニューラル放射線場(NeRF)技術は、2次元画像からシーンの3次元暗黙モデルを学び、現実的な新しいビューイメージを合成することができる。
この技術は業界から広く注目を集めており、応用可能性も高い。
NeRF画像のレンダリング品質を改善する必要があるという問題に対して、多くの研究者が過去3年間のレンダリング品質を改善するための様々な方法を提案している。
関連論文を分類・レビューし、品質改善の背景にある技術的原則を分析し、品質改善手法の今後の発展方向について論じる。
この研究は、研究者がこの分野における現在の技術状況と進化の文脈を素早く理解するのに役立ち、より効率的なアルゴリズムの開発を促し、関連する分野におけるNeRF技術の適用を促進するのに役立つ。
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