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只需訓練一次,即可生成3D新場景!谷歌「光場神經渲染」進化史
第一個Transformer對每個參考影象獨立地沿每條對極線摺疊資訊,這也意味著模型只能根據每個參考影象的輸出射線座標和patch來決定要保留哪些資訊,這在單一場景的訓練中效果很好(和大多數神經渲染方法一樣),但它無法泛化到不同場景中
檢視Transformer場景patch模型2022-12-30
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Catmull 提出的方法可以計算三次曲線的中心點,進而使得之前僅能處理多邊形 patch 的細分演算法也能夠切分具備曲線邊界的 patch
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