$R^2$网格:通过几何和外观精炼的强化学习驱动的网格重建

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内容提要

该论文提出了一种在传统图形管线中将多边形网格资源嵌入逼真的神经放射场(NeRF)体积中的方法,以实现物理一致的渲染和模拟。通过设计网格和NeRF之间的双向耦合,解决了路径跟踪器和标准NeRF之间的颜色空间差异。还提出了估计光源和在NeRF上投射阴影的策略,并与高性能物理模拟器高效集成。