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BeNeRF：从单个模糊图像和事件流生成神经辐射场
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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
本文提出了一种新方法来解决运动模糊对Neural Radiance Fields渲染图片质量的影响问题。该方法利用模型和学习模块，通过建模模糊形成过程和使用可学习的响应函数来适应实际事件相机传感器中的非理想性。实验结果表明，该方法在合成和真实数据上优于已有的去模糊NeRFs方法，分别提高了6.13dB和2.48dB。
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关键要点
- 提出了一种新方法解决运动模糊对Neural Radiance Fields渲染质量的影响。
- 该方法利用模型和学习模块，显式建模模糊形成过程。
- 使用端到端可学习的响应函数适应实际事件相机传感器中的非理想性。
- 实验结果显示该方法在合成和真实数据上优于已有的去模糊NeRFs。
- 在合成数据上提高了6.13dB，在真实数据上提高了2.48dB。
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