多视角图像编辑的注意力特征整合

原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过在多视图编辑过程中引入一种新的方法，QNeRF，来提高编辑图像的几何一致性和多视图一致性。

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学习。该方法利用渲染深度图来实现NeRF的学习，并在特征层面上鼓励几何感知的一致性。同时，还提出了筛除错误变形解的方法和稳定训练优化的策略。该模型在多个样本设置下具有竞争优势。