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GNeSF：泛化的神经语义场
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种适用于多人场景的通用分层场景表示方法，可用于多人视点渲染，并通过新颖的端到端训练模块进行人体模型校正。该方法在新颖视图综合和非人物优化场景 NeRF 方法上表现优越。
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关键要点
- 提出了一种适用于多人场景的通用分层场景表示方法。
- 该方法用于多人视点渲染，无需每场景优化且只需要很少的输入视图。
- 场景被分割为多人分层光辐射场，通过迭代参数修正和多视图特征融合实现像素级对齐的3D模型。
- 提出了新颖的端到端训练模块进行人体模型校正。
- 在新颖视图综合和非人物优化场景NeRF方法上表现优越。
- 与分层场景方法在测试时间优化方面相当。
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