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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于神经辐射场和多视图立体的新颖视图合成方法，该方法旨在解决现有技术在面对稀疏视图数据时，新视图合成的渲染结果产生大量的模糊。为此，本发明提出了以下技术方案,涵盖以下关键步骤：S1、基于稀疏输入视图在训练集中进行训练，构建新颖视图合成的神经辐射场模型；S2、对上述步骤S1中训练得到的神经辐射场模型进行细致的模型参数优化，以提高其性能和泛化性；S3、基于S1、2所得神经辐射场模型进行新颖视图合成，实现高质量的视图渲染。本发明能够显著提升模型的泛化能力，即便在输入视图数据稀疏的情况下，也能渲染出高质量的视图效果，从而推动视图合成技术的发展和应用。
主权项：1.一种基于神经辐射场和多视图立体的新颖视图合成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于稀疏输入视图在训练集中进行训练，构建新颖视图合成的神经辐射场模型；S2、对上述步骤S1中训练得到的神经辐射场模型进行模型参数优化；S3、基于S1、S2所得神经辐射场模型进行新颖视图合成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于神经辐射场和多视图立体的新颖视图合成方法
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