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96SEO 2026-02-20 07:55 0
利用初始NeRF模型渲染新视角图片这是残缺的但是可以通过扩散模型来补全注意为了保持场景的一致性视角从
由于图像扭曲的影响必然导致图像尺度差距和距离差距体现在空间点深度在不同视角存在差异的情况。
为此采用了深度对齐策略。
为了在大视野范围内生成3D场景将相机位置设置在辐射场内部并使相机向外看但是该方法不能像其他设置相机查看内部的方法那样生成单独的3D对象。
以当前摄像机位置
点作为摄像机位置并使用与当前视图相同的摄像机方向来生成支持集中的翘曲视图一般
之外的渲染结果不可避免地会有内容缺这时候就可以使利用基于预训练扩散模型的文本驱动的补图方法了。
但是呢扩散模型的生成质量不一定很好因此采用多次绘制过程通过CLIP的图像编码器评估比较补全的图像与初始图像的差距选出最优的。
论文采用30个候选。
图像中沙发和墙壁对应的空间点的距离应该是唯一的但是在不同视图可能存在差异
为了保证场景绘制过程中视图的一致性避免几何和外观的模糊性采用逐视图更新亮度场的渐进式绘制和更新策略
在每次补全后更新亮度场。
这意味着之前绘制的内容将在后续的效果图中反映出来这些部分将被视为已知区域不会在其他视图中再次绘制
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