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CMC: 跨视层多平面一致性的少样本新视角合成

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文提出了一种新的框架来规范化神经辐射场（NeRF）在多个样本设置中的应用。该方法利用渲染深度图将稀疏的输入图像变形到未观察视角，并通过几何感知的一致性来实现NeRF的学习。同时，提出了筛除错误变形解的方法和稳定训练优化的策略。该模型相比现有的NeRF模型具有竞争优势。

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