视图合成的采样：从局部光场融合到神经辐射场及其后续研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现实场景的视图合成中的稀疏采样问题，提出了一种新的局部光场融合算法，它从不规则采样视图生成高质量的新视图，显著减少了所需视图数量。通过扩展传统全光谱采样理论，我们指出用户应如何有效采样，以达到尽可能高的感知质量，进而推动了神经辐射场等新场景表示技术的发展。
该文章介绍了一种实用且强大的深度学习算法，用于捕捉和呈现复杂实景的新视图。该算法通过渲染新视图并混合邻近局部光场来实现。实践中，该算法能够以较低的视图数量达到较高的感知质量。此外，还开发了一个增强现实智能手机应用程序，用于指导用户捕捉场景的输入图像，并在桌面和移动平台上实现了实时虚拟探索。
