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论文阅读：pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images

news 2026/2/9 5:02:32

中文标题：从一或少量图像中构建神经辐射场

提出问题

NeRF效果虽然惊艳，但是其需要大量环绕图像以及长时间的训练。

创新点

与原始的NeRF网络不使用任何图像特征不同，pixelNeRF将与每个像素对齐的空间图像特征作为输入。
也可以集合更多输入相关场景特征。

具体实现

图像约束神经辐射场

为了克服NeRF不能在场景间分享Knowledge的缺陷，文章提出适应图像空间特征的NeRF。
提出的模型包括两部分：一个全卷积图像编码器以及一个NeRF的MLP网络。

单图Pixel-NeRF

首先对输入图像提取特征 $W = E (I)$ .
然后将射线x投影回输入图像平面 $π(x)\pi(x)$ , 然后通过插值查找对应特征 $W(π(x))W(\pi(x))$ 。
最后将对应特征一起送入MLP。
如果查询视图方向与输入视图方向相似，则模型可以更直接地依赖于输入；如果它不同，则模型必须利用学习到的先验。

合并多个视图

多个视角为场景提供了额外的信息，能够解决单视角下的几何歧义。文章提出的框架可以扩展到任意数量的输入图像。
我们将一个视图方向为d的查询点x转换为每个输入视图i的坐标系：
$ψ\psi$ 是平均池化操作。 $f_1 \circ f_2$ 。

参考文献

[1] Yu A, Ye V, Tancik M, et al. pixelnerf: Neural radiance fields from one or few images[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021: 4578-4587.

论文阅读：pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images

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