Регулирование геометрии для Vanilla NERF с помощью самообслуживания

arXiv: 2610.27776v1 Annuate Type: New Humber: Neural Radianance Filds (NERF) обеспечивает высококачественный синтез новичков, представляя сцену в качестве поля непрерывного объемного излучения. Однако геометрия, закодированная полем плотности ванильного NERF, может быть шумной и неточной, поскольку различные комбинации формы и излучения могут объяснять одни и те же входные изображения. Чтобы уменьшить эту двусмысленность, мы расширяем ванильный NERF с помощью геометрии-оптимизации на основе самоконтроля за последовательностью перекрестных лучей. В частности, эта ветвь берет образцы потенциальных точек поверхности из поля плотности, создает виртуальные лучи, которые пересекаются с каждой точки разных направлений и делают их внешний вид с помощью сети NERF. Основываясь на цветовой последовательности, взвешенной видимостью этих лучей, мы ограничивают имплицитную геометрию. Мы далее узакониваем имплицитную геометрию, наказывая непрозрачность кандидатов с противоречивыми прогнозами внешности и поощряя нормальную гладкую обстановку на местах. Эти геометри