SceNeRFlow: 时间一致的普适动态场景重建

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利用 SceNeRFlow 提出了一种基于 dynamic-NeRF 方法的时间一致的方式来重建非刚性场景,通过将形状和外观的变形分解成粗糙和微弱的两个组成部分,使得该方法可以处理大范围的运动,并且可以重建大规模运动场景。

该论文介绍了一种无监督重构方法,利用多视角相机从复杂动态场景中获取4D场景模型,并应用于自由视角渲染和虚拟现实中,提高非刚性对象分割和形状重构的精度。

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