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基于解耦NeRF表示的材料变换
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出了一种新方法，通过解耦的神经辐射场（NeRF）实现不同场景中的材料变换，学习双向反射分布函数（BRDF），并在未知场景中应用。实验结果证明了该方法的有效性。
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关键要点
- 本文提出了一种新颖的方法，用于在不同场景中转移材料变换。
- 该方法基于解耦的神经辐射场（NeRF）表示。
- 能够从不同条件下观测到的场景对中学习双向反射分布函数（BRDF）。
- 该方法可以将学习到的BRDF应用于未知场景。
- 实验结果验证了该方法在执行材料变换方面的有效性。
- 为计算机图形学的实际应用提供了潜在的影响。
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