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Pano-NeRF：从稀疏低动态范围全景图像合成具有几何图形的高动态范围新视点
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了全景神经辐射场模型（PERF），它通过单个全景图训练，实现了360度全景图的新视角合成。该方法在复杂场景中的3D漫游中表现出优越性，并可应用于全景图转3D、文本转3D和3D场景风格化等实际应用中。
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关键要点
- 提出了全景神经辐射场模型（PERF），用于360度全景图的新视角合成。
- 模型通过单个全景图训练，采用协作RGBD修复方法和逐步修复与删除策略。
- 在复杂场景中的3D漫游表现出优越性。
- 在Replica数据集和PERF-in-the-wild数据集上进行了广泛实验验证。
- 可应用于全景图转3D、文本转3D和3D场景风格化等实际应用。
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